Vegetation clump size and number as indicators for alternative stable states in semi-arid ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dryland ecosystems are vulnerable to desertification, a pressing issue in the face of global climate change. In these ecosystems, vegetation often grows in spatially periodic patterns that differ as aridity increases (gaps, labyrinths and clumps), which has been widely studied theoretically, aiming to assess the proximity of the system to desertification. While some theoretical models predict smooth desertification transitions, most typically predict an abrupt transition linked to the possibility of two alternative stable states (desert and vegetated states), predictions that are yet to be confirmed empirically. If this bistability of alternative stable states occurs, however, environmental fluctuations and the history of the ecosystem determine which state ultimately materializes. This uncertainty makes it harder to predict desertification, compounding the challenges posed by it. Here, we combine empirical data and theoretical methods to investigate the links between bistability and vegetation spatial organization, which can help identify the presence of alternative stable states. We found that, although the presence of vegetation clumps is not indicative of bistability, changes in clump morphology can provide reliable indicators of bistability and an impending desertification transition. Thus, our methodology indirectly identifies whether desertification will occur abruptly, and whether restoration efforts should consider a potential ecosystem history-dependence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».