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Enregistrement W6939012614 · doi:10.60692/hnvh3-px883

Temperature sensitivity of termites determines global wood decay rates

2022· article· en· W6939012614 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversité de MontréalAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtropicsTemperate climatePrecipitationPopulationCarbon cycleSubstrate (aquarium)TropicsEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Animals, such as termites, have largely been overlooked as global-scale drivers of biogeochemical cycles 1,2 , despite site-specific findings 3,4 . Deadwood turnover, an important component of the carbon cycle, is driven by multiple decay agents. Studies have focused on temperate systems 5,6 , where microbes dominate decay 7 . Microbial decay is sensitive to temperature, typically doubling per 10°C increase (decay effective Q 10 = ~2) 8–10 . Termites are important decayers in tropical systems 3,11–13 and differ from microbes in their population dynamics, dispersal, and substrate discovery 14–16 , meaning their climate sensitivities also differ. Using a network of 133 sites spanning 6 continents, we report the first global field-based quantification of temperature and precipitation sensitivities for termites and microbes, providing novel understandings of their response to changing climates. Temperature sensitivity of microbial decay was within previous estimates. Termite discovery and consumption were both much more sensitive to temperature (decay effective Q 10 = 6.53), leading to striking differences in deadwood turnover in areas with and without termites. Termite impacts were greatest in tropical seasonal forests and savannas and subtropical deserts. With tropicalization 17 (i.e., warming shifts to a tropical climate), the termite contribution to global wood decay will increase as more of the earth's surface becomes accessible to termites.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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