Soil microbes drive the classic plant diversity–productivity pattern
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem productivity commonly increases asymptotically with plant species diversity, and determining the mechanisms responsible for this well-known pattern is essential to predict potential changes in ecosystem productivity with ongoing species loss. Previous studies attributed the asymptotic diversity-productivity pattern to plant competition and differential resource use (e.g., niche complementarity). Using an analytical model and a series of experiments, we demonstrate theoretically and empirically that host-specific soil microbes can be major determinants of the diversity-productivity relationship in grasslands. In the presence of soil microbes, plant disease decreased with increasing diversity, and productivity increased nearly 500%, primarily because of the strong effect of density-dependent disease on productivity at low diversity. Correspondingly, disease was higher in plants grown in conspecific-trained soils than heterospecific-trained soils (demonstrating host-specificity), and productivity increased and host-specific disease decreased with increasing community diversity, suggesting that disease was the primary cause of reduced productivity in species-poor treatments. In sterilized, microbe-free soils, the increase in productivity with increasing plant species number was markedly lower than the increase measured in the presence of soil microbes, suggesting that niche complementarity was a weaker determinant of the diversity-productivity relationship. Our results demonstrate that soil microbes play an integral role as determinants of the diversity-productivity relationship.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».