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Enregistrement W4415099470 · doi:10.1002/oik.11529

Predator density outweighs experimental warming effects on short‐term carbon and nitrogen loss from arctic shrub litter

2025· article· en· W4415099470 sur OpenAlexfundno aff
Nevo Sagi, Alexander Cress, Jennie R. McLaren, Amanda M. Koltz

Notice bibliographique

RevueOikos · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPlanning and Budgeting Committee of the Council for Higher Education of IsraelCouncil for Higher EducationUnited States - Israel Binational Agricultural Research and Development FundArctic Institute of North AmericaNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésShrubLitterMesocosmArcticEcosystemBiogeochemical cyclePlant litterTundraDeciduous

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid climate change in the Arctic is altering biological communities and their subsequent effects on ecosystem functioning. For example, warming‐induced shrub expansion accelerates biogeochemical cycles in part by increasing high‐quality litter inputs. Likewise, warming may enable higher densities of wolf spiders, which are dominant invertebrate predators whose activities indirectly alter plant litter decomposition rates. Although shrubs and wolf spiders are responding to climate change simultaneously, it is unclear how more shrub litter and more spiders together will influence elemental cycling in Arctic ecosystems. To test how warming could influence these processes, we used a fully factorial mesocosm experiment to quantify effects of wolf spiders on litter decomposition of an expanding species of dwarf deciduous shrub Betula nana under ambient and warmed conditions. We found higher densities of wolf spiders were consistently associated with more litter mass loss, and more C and N release regardless of warming treatment, indicating biotic interactions may be a stronger driver of short‐term B. nana litter decomposition than warming when wolf spiders are present. Our findings suggest the combined effects of warming‐induced shifts in plant and arthropod communities may further accelerate C and N cycling, which could cause positive feedbacks on Arctic shrub expansion.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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