Plant diversity dynamics over space and time in a warming Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Arctic is warming four times faster than the global average 1 and plant communities are responding through shifts in species abundance, composition and distribution 2–4 . However, the direction and magnitude of local changes in plant diversity in the Arctic have not been quantified. Using a compilation of 42,234 records of 490 vascular plant species from 2,174 plots across the Arctic, here we quantified temporal changes in species richness and composition through repeat surveys between 1981 and 2022. We also identified the geographical, climatic and biotic drivers behind these changes. We found greater species richness at lower latitudes and warmer sites, but no indication that, on average, species richness had changed directionally over time. However, species turnover was widespread, with 59% of plots gaining and/or losing species. Proportions of species gains and losses were greater where temperatures had increased the most. Shrub expansion, particularly of erect shrubs, was associated with greater species losses and decreasing species richness. Despite changes in plant composition, Arctic plant communities did not become more similar to each other, suggesting no biotic homogenization so far. Overall, Arctic plant communities changed in richness and composition in different directions, with temperature and plant–plant interactions emerging as the main drivers of change. Our findings demonstrate how climate and biotic drivers can act in concert to alter plant composition, which could precede future biodiversity changes that are likely to affect ecosystem function, wildlife habitats and the livelihoods of Arctic peoples 5,6 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».