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Enregistrement W7128653684

The global extent of the grassland biome and implications for the terrestrial carbon sink

2025· article· en· W7128653684 sur OpenAlexfundaboutno aff
A. S. MacDougall, B. Vanzant, J. Sulik, S. Bagchi, D. Naidu, T. O. Muraina, E. W. Seabloom, E. T. Borer, P. Wilfahrt, I. Slette, J. L. Hierro, D. E. Pearson, M. Abedi, M. Akasaka, J. Alberti, A. Aleksanyan, A. A. Amisu, T. M. Anderson, C. A. Arnillas, M. Ayer, J. D. Bakker, S. Basant, S. Basto, L. Biederman, K. J. Bloodworth, F. Boscutti, E. H. Boughton, C. M. Bruschetti, H. L. Buckley, Y. M. Buckley, M. N. Bugalho, M. C. Caldeira, G. Campetella, N. Cannone, M. Carbognani, C. Carbutt, M. A. Carniello, M. Cervellini, T. Chaudhary, Q. Chen, A. T. Clark, S. Cousins, M. Dalle Fratte, N. J. Day, B. Deák, J. Dietrich, A. Dixon, N. Eisenhauer, K. J. Elgersma, O. Eren, A. Eskelinen, C. Estrada, P. A. Fay, G. Fayvush, K. C. Flynn, D. García Meza, D. Gargano, L. Gherardi, N. T. Girkin, L. González, P. Graff, L. W. C. Hagenberg, A. H. Halbritter, N. A. Havrilchak, N. Herdoiza, E. Hersch-Green, K. Hopping, A. Jentsch, S. O. Jimoh, J. Kerby, K. Kirkman, J. M. H. Knops, S. E. Koerner, A. Koltz, K. J. Komatsu, B. I. Koura, S. Kruse, L. Laanisto, L. S. Lannes, W. Z. Li, M. Liang, A. Lkhagva, L. López-Olmedo, P. Lorenzo, C. J. Lortie, A. Loydi, W. Luo, P. Macek, F. Malfasi, P. Mariotte, J. P. Martina, A. Martínez-Blancas, H. Martinson, C. Martorell, J. A. Meave, S. Medina-Villar, K. Z. Mganga, J. Monsimet, A. N. Nerlekar, S. Niu, T. Ohlert, I. Oliveras Menor, G. R. Oñatibia, Y. K. Ortega, B. Osborne, S. Palpurina, J. Pascual, S. C. Pennings, E. Pérez-García, P. L. Peri, M. Petit Bon, A. Petraglia, F. Pijcke, S. M. Prober, R. E. Quiroga, J. I. Ramirez, S. Reed, B. H. P. Rosado, C. Roscher, D. W. Rowley, I. Sereda, D. M. Small, N. G. Smith, Y. X. Song, C. Stevens, L. E. Suarez Jimenez, M. te Beest, M. Tedder, R. S. Terry, K. S. Thornton, D. Tian, G. Titcomb, O. Valkó, G. F. ‘Ciska’ Veen, R. Virtanen, E. A. R. Welti, G. R. Wheeler, A. A. Wolf, P. Wolff, A. L. Young, H. S. Young, L. H. Zeglin, K. J. Zhu, S. Zong, M. B. Siewert

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigSvenska Forskningsrådet FormasUK Research and InnovationDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionDepartment of Agriculture, Environment and Rural Affairs, UK GovernmentVetenskapsrådetNational Science Foundation
Mots-clésResearch councilBiodiversityGermanBiomeExcellenceAgricultureResearch programClimate changeEnvironmental research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acknowledgements: We thank each of the researchers who have contributed data and ideas to this paper. This study was largely funded by the Canada First Research Excellence Fund—University of Guelph (‘Food from Thought’), with support from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (A.S.M.). M.B.S. acknowledges funding from the Swedish Research Council (2021-05767), FORMAS (2020-01073) and the European Union’s Horizon Program project ILLUQ (no. 101133587). Funding was also provided to E.W.S. and E.T.B. by the National Science Foundation Research Coordination Network (NSF-DEB-1042132) and the Long-Term Ecological Research (NSF-DEB-1234162 to Cedar Creek LTER) programmes, and the Institute on the Environment (DG-0001-13). Y.M.B. acknowledges financial support from Research Ireland, Northern Ireland’s Department of Agriculture, Environment and Rural Affairs (DAERA), UK Research and Innovation (UKRI) via the International Science Partnerships Fund (ISPF) under grant number [22/CC/11103] at the Co-Centre for Climate + Biodiversity + Water. N.E. was supported by the German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv), Halle-Jena-Leipzig iDiv funded by the German Research Foundation (DFG– FZT 118, 202548816), and funding by the DFG (Ei 862/29-1). S.C.P. acknowledges funding from NSF OCE-1832178.

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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,271

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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