Plant functional traits affect biomass responses to global change: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Whether and how the responses of above‐ (AGB) and below‐ground biomass (BGB) and above‐ground net primary production (ANPP) to global changes are linked to plant functional traits is unclear. We conducted a global meta‐analysis based on 2561 observations from 318 manipulative studies (primarily forest, grassland and cropland monocultures) to examine the effect of plant functional traits (i.e. morphological and chemical traits, mycorrhizal association type and symbiotic nitrogen (N) fixation) of dominant species on the responses of plant biomass production to global change drivers, that is, elevated CO 2 (eCO 2 ), elevated nutrient (eNutrient), elevated water (eWater), warming and drought. Across all terrestrial ecosystems studied, eCO 2 , eNutrient and eWater increased, while drought reduced biomass production. Warming had no overall effect on any of the biomass production metrics. Importantly, the positive effects of eNutrient on BGB were more pronounced for communities dominated by ‘fast’ species (with high specific leaf area and leaf N content). Plant communities dominated by plants with low resource uptake rates by roots exhibited stronger effects of eCO 2 on ANPP and weaker effects of eNutrient on AGB, BGB and ANPP. In communities dominated by arbuscular mycorrhizal fungi‐associated plants, eNutrient increased AGB and ANPP, and drought reduced AGB. In contrast, eNutrient and drought increased BGB in communities dominated by ectomycorrhizal fungi‐associated plants. eCO 2 increased ANPP in communities dominated by non‐N‐fixing species but not in communities dominated by N‐fixing species. Synthesis . Accounting for functional traits of dominant plants improves the predictability of ecosystem responses to global change, and can guide ecological management practices to safeguard key ecosystem functions in a rapidly changing world.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».