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Enregistrement W6969106539 · doi:10.5281/zenodo.6722927

Cryptogam plant community stability: warming weakens influences of species richness but enhances effects of evenness

2022· other· en· W6969106539 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecies evennessSpecies richnessTundraAbundance (ecology)EcosystemPlant communitySpecies diversityArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community stability is a fundamental factor sustaining ecosystem functioning and is affected by species richness and species evenness. The Arctic is warming more rapidly than other biomes, and cryptogam plant species (specifically lichens and bryophytes in this study) are major contributors to tundra biodiversity and productivity. However, to our knowledge, the impacts of warming on cryptogam community stability and the underlying mechanisms have not been investigated. We conducted a 13-year summer warming experiment in mesic birch hummock tundra vegetation near Daring Lake in the continental interior of low Arctic Canada, and recorded patterns of cryptogam species abundance in several different growing seasons. Warming decreased the stability of total community abundance, had no effects on species richness, but increased species evenness and species synchrony. Structural equation model analyses indicated that higher species richness was the principal factor associated with the stronger community abundance stability in the control plots, and that this effect was driven primarily by a negative correlation with species synchrony. By contrast, higher species evenness was the principal factor associated with the weakened community abundance stability in the warming plots, and this effect was driven primarily by a positive correlation with species synchrony. Our study suggests that climate warming could reduce cryptogam plant community stability in low Arctic tundra, and therefore decrease important ecosystem services including carbon storage and food availability to caribou in northern regions.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,247
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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