Facilitation as a ubiquitous driver of biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Summary Models describing the biotic drivers that create and maintain biological diversity within trophic levels have focused primarily on negative interactions (i.e. competition), leaving marginal room for positive interactions (i.e. facilitation). We show facilitation to be a ubiquitous driver of biodiversity by first noting that all species use resources and thus change the local biotic or abiotic conditions, altering the available multidimensional niches. This can cause a shift in local species composition, which can cause an increase in beta, and sometimes alpha, diversity. We show that these increases are ubiquitous across ecosystems. These positive effects on diversity occur via a broad host of disparate direct and indirect mechanisms. We identify and unify several of these facilitative mechanisms and discuss why it has been easy to underappreciate the importance of facilitation. We show that net positive effects have a long history of being considered ecologically or evolutionarily unstable, and we present recent evidence of its potential stability. Facilitation goes well beyond the common case of stress amelioration and it probably gains importance as community complexity increases. While biodiversity is, in part, created by species exploiting many niches, many niches are available to exploit only because species create them. Contents Summary 403 I. Introduction 403 II. Facilitative mechanisms increasing diversity 405 III. Facilitation as an evolutionary driver in proximate interactions 410 IV. Why has facilitation been just recently added to ecological theory? 411 V. Facilitation and the plant functional trait programme 412 VI. Predictability and testability 412 VII. Conservation, restoration and management 413 VIII. Conclusions and next steps 413 Acknowledgements 413 References 414
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».