Integrating modelling of biodiversity composition and ecosystem function
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing reliance on ecological models to improve our understanding of how ecological systems work, to project likely outcomes under alternative global change scenarios and to help develop robust management strategies. Two common types of spatiotemporally explicit ecological models are those focussed on biodiversity composition and those focussed on ecosystem function. These modelling disciplines are largely practiced separately, with separate literature, despite growing evidence that natural systems are shaped by the interaction of composition and function. Here we call for the development of new modelling approaches that integrate composition and function, accounting for the important interactions between these two dimensions, particularly under rapid global change. We examine existing modelling approaches that have begun to combine elements of composition and function, identifying their potential contribution to fully integrated modelling approaches. The development and application of integrated models of composition and function face a number of important challenges, including biological data limitations, system knowledge and computational constraints. We suggest a range of promising avenues that could help researchers overcome these challenges, including the use of virtual species, macroecological relationships and hybrid correlative‐mechanistic modelling. Explicitly accounting for the interactions between composition and function within integrated modelling approaches has the potential to improve our understanding of ecological systems, provide more accurate predictions of their future states and transform their management. Synthesis There is increasing attention from researchers and policy makers around the world on both assessing and projecting the state of the planet's biodiversity, its ecosystems and the essential services they provide to society. However, existing modelling approaches largely ignore the interactions between biodiversity composition and ecosystem function. We highlight the key challenges and potential solutions to developing integrated models of composition and function. Such models will require a new effort and focus from ecologists, yet the benefits are likely to be substantial, including better informing the management of natural systems at regional, national and international scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».