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Enregistrement W1596936787 · doi:10.1111/j.1365-2664.2011.02048.x

Beyond species: functional diversity and the maintenance of ecological processes and services

2011· article· en· W1596936787 sur OpenAlexafffund
Marc W. Cadotte, Kelly A. Carscadden, Nicholas Mirotchnick

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésSpecies richnessEcologyEcosystemDiversity (politics)Context (archaeology)Species diversityBiodiversityAbundance (ecology)Ecosystem diversityGamma diversityNicheEcological nicheBiologyBeta diversityEnvironmental resource managementHabitatEnvironmental scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. The goal of conservation and restoration activities is to maintain biological diversity and the ecosystem services that this diversity provides. These activities traditionally focus on the measures of species diversity that include only information on the presence and abundance of species. Yet how diversity influences ecosystem function depends on the traits and niches filled by species. 2. Biological diversity can be quantified in ways that account for functional and phenotypic differences. A number of such measures of functional diversity (FD) have been created, quantifying the distribution of traits in a community or the relative magnitude of species similarities and differences. We review FD measures and why they are intuitively useful for understanding ecological patterns and are important for management. 3. In order for FD to be meaningful and worth measuring, it must be correlated with ecosystem function, and it should provide information above and beyond what species richness or diversity can explain. We review these two propositions, examining whether the strength of the correlation between FD and species richness varies across differing environmental gradients and whether FD offers greater explanatory power of ecosystem function than species richness. 4. Previous research shows that the relationship between FD and richness is complex and context dependent. Different functional traits can show individual responses to different gradients, meaning that important changes in diversity can occur with minimal change in richness. Further, FD can explain variation in ecosystem function even when richness does not. 5. Synthesis and applications . FD measures those aspects of diversity that potentially affect community assembly and function. Given this explanatory power, FD should be incorporated into conservation and restoration decision‐making, especially for those efforts attempting to reconstruct or preserve healthy, functioning ecosystems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations2 311
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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