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Enregistrement W4405943438 · doi:10.1111/ele.70026

Environmental Conditions Modulate Warming Effects on Plant Litter Decomposition Globally

2024· review· en· W4405943438 sur OpenAlexafffund
Sarah Schwieger, Ellen Dorrepaal, Matteo Petit Bon, Vigdis Vandvik, Elizabeth le Roux, Maria Strack, Yan Yang, Susanna Venn, Johan van den Hoogen, Fernando Valiño, Haydn J. D. Thomas, Mariska te Beest, Satoshi Suzuki, Alessandro Petraglia, Isla H. Myers‐Smith, Tariq Muhammad Munir, Anders Michelsen, Jørn Olav Løkken, Qi Li, Takayoshi Koike, Kari Klanderud, Ellen Haakonsen Karr, Ingibjörg S. Jónsdóttir, Robert D. Hollister, Annika Hofgaard, Ibrahim A. Hassan, Nina Filippova, Thomas W. Crowther, Karin Clark, Casper T. Christiansen, Angélica Casanova‐Katny, Michele Carbognani, Stef Bokhorst, Katrín Björnsdóttir, Johan Asplund, Inge Althuizen, Rocı́o Alonso, Juha M. Alatalo, Evgenios Agathokleous, Rien Aerts, Judith M. Sarneel

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of British ColumbiaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBjerknessenteret for klimaforskning, Universitetet i BergenCentro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y TecnológicasJapan Society for the Promotion of ScienceDirectorate for Biological SciencesNatureYugra State UniversityNelson Mandela UniversityAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorges Miljø- og Biovitenskapelige UniversitetUniversity of PretoriaUniversity of TokyoGöteborgs UniversitetNanjing University of Information Science and TechnologyUniversità degli Studi di ParmaNanjing UniversityUniversity of WaterlooQatar UniversityHokkaido UniversitySchool of Life and Environmental Sciences, Deakin UniversityDeakin UniversityHáskóli ÍslandsKing Abdulaziz UniversityNatural Environment Research CouncilVrije Universiteit AmsterdamNorges ForskningsrådCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute of Mountain Hazards and EnvironmentAlexandria UniversityChinese Academy of SciencesUniversidad Católica de TemucoJapan Society for the Promotion of Science LondonBureau of International Cooperation, Chinese Academy of SciencesNational Science FoundationSvenska Forskningsrådet FormasUniversiteit UtrechtSight Research UKVetenskapsrådetGrand Valley State University
Mots-clésGlobal warmingEnvironmental scienceLitterEcosystemContext (archaeology)Global-warming potentialEcologyClimate changeDecompositionTerrestrial ecosystemAtmospheric sciencesGreenhouse gasBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical studies worldwide show that warming has variable effects on plant litter decomposition, leaving the overall impact of climate change on decomposition uncertain. We conducted a meta-analysis of 109 experimental warming studies across seven continents, using natural and standardised plant material, to assess the overarching effect of warming on litter decomposition and identify potential moderating factors. We determined that at least 5.2° of warming is required for a significant increase in decomposition. Overall, warming did not have a significant effect on decomposition at a global scale. However, we found that warming reduced decomposition in warmer, low-moisture areas, while it slightly increased decomposition in colder regions, although this increase was not significant. This is particularly relevant given the past decade's global warming trend at higher latitudes where a large proportion of terrestrial carbon is stored. Future changes in vegetation towards plants with lower litter quality, which we show were likely to be more sensitive to warming, could increase carbon release and reduce the amount of organic matter building up in the soil. Our findings highlight how the interplay between warming, environmental conditions, and litter characteristics improves predictions of warming's impact on ecosystem processes, emphasising the importance of considering context-specific factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,011

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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