The impacts of multiple anthropogenic environmental drivers on plant–soil feedbacks: A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant–soil feedbacks (PSFs) regulate plant growth, plant community dynamics and ecosystem functioning and are important for global biogeochemical cycles. However, human activities and their associated impacts on the environment can alter the strength and direction of PSFs, but these effects, and especially the interactions among human impacts, are poorly understood. In urbanised and other human‐modified landscapes, anthropogenic sources of change are more varied and pronounced, resulting in a myriad of biotic and abiotic human‐caused drivers simultaneously affecting ecological processes across multiple scales. These anthropogenic environmental drivers can have severe consequences for the delivery of ecosystem services in urbanised areas and beyond. Here, we systematically review the literature on the impacts of environmental drivers on PSFs to address the question: how do multiple anthropogenic drivers impact PSFs? Further, we will determine the dominant and interactive drivers of changes to PSFs across 21 potential anthropogenically influenced environmental drivers and assess the relative importance of biotic and abiotic drivers. We will assess how these drivers shape the plant and soil microbial communities involved in PSFs to determine their scale and directionality. We will also outline research gaps to guide future studies on PSFs in anthropogenically impacted ecosystems and especially urban environments. Besides extracting key variables, such as the range of values of the driver and impacts on plant growth or microbial diversity from reviewed articles, we will also determine how attributes of the studies themselves, such as location or duration of studies, influence the strength of findings. Practical implication : This work will be crucial to understand not only human impacts on ecosystems, but also developing mitigation and management solutions to reduce the negative consequences of altered PSF, and so can be instrumental for managing ecosystem services in human‐dominated landscapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».