A traits-based test of the home-field advantage in mixed-species tree litter decomposition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Litter often decomposes faster in its environment of origin (at 'home') than in a foreign environment ('away'), which has become known as the home-field advantage (HFA). However, many studies have highlighted the conditional nature of the HFA, suggesting that current understanding of this phenomenon is not yet sufficient to generalize across systems. METHODS: The HFA hypothesis was tested for mono-specific and mixed-species litter using a tree-based experiment that manipulated the functional identity and diversity of the host tree community. Litter types of varying quality were transplanted between several host tree communities and decomposition rates were measured using litterbags. Since the decomposer community should respond to traits of the litter input and not their taxonomic identity, a traits-based index of litter-tree similarity was developed. KEY RESULTS: Mono-specific litter exhibited HFA, but when the same litter was decomposed in mixture, this trend was not observed. Mixed-species litter decomposed on average no faster or slower than monoculture litter and exhibited both positive and negative species interactions. These non-additive interactions of decomposition rates in mixture were influenced by the degree of similarity between litter and tree traits. Both synergistic and antagonistic interactions decreased in magnitude with increasing litter-tree similarity such that mixture rates were predictable from monocultures. CONCLUSIONS: The HFA occurred more strongly for mono-specific litter than for the litter types mixed together because interactions between species may have masked this effect. However, when expressed as a function of trait similarity between litters and tree communities, the HFA was not detected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».