Nontrophic Interactions, Biodiversity, and Ecosystem Functioning: An Interaction Web Model
Notice bibliographique
Résumé
Research into the relationship between biodiversity and ecosystem functioning has mainly focused on the effects of species diversity on ecosystem properties in plant communities and, more recently, in food webs. Although there is growing recognition of the significance of nontrophic interactions in ecology, these interactions are still poorly studied theoretically, and their impact on biodiversity and ecosystem functioning is largely unknown. Existing models of mutualism usually consider only one type of species interaction and do not satisfy mass balance constraints. Here, we present a model of an interaction web that includes both trophic and nontrophic interactions and that respects the principle of mass conservation. Nontrophic interactions are represented in the form of interaction modifications. We use this model to study the relationship between biodiversity and ecosystem properties that emerges from the assembly of entire interaction webs. We show that ecosystem properties such as biomass and production depend not only on species diversity but also on species interactions, in particular on the connectance and magnitude of nontrophic interactions, and that the nature, prevalence, and strength of species interactions in turn depend on species diversity. Nontrophic interactions alter the shape of the relationship between biodiversity and biomass and can profoundly influence ecosystem processes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».