What determines the relationship between plant diversity and habitat productivity?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The relationship between biodiversity and habitat productivity has been a fundamental topic in ecology. Although the relationship between these parameters may exhibit different shapes, the unimodal shape has been frequently encountered. The decrease in diversity at high productivity has usually been attributed to competitive exclusion. We suggest that evolutionary history and dispersal limitation may be even more important in shaping the diversity–productivity relationship. On a global scale, unimodal diversity–productivity relationships dominate in temperate regions, whereas positive relationships are more common in the tropics. This difference can be accounted for by contrasting evolutionary history. Temperate regions have smaller species pools for productive habitats since these habitats have been scarce historically for speciation, while the opposite is true for the tropics. In addition, dispersal within a region may limit diversity either due to the lack of dispersal syndromes at low productivity or the low number of diaspores at high productivity. Thereafter, biotic interactions (competition and facilitation) can shape the relationship. All these processes can act independently or concurrently. We recommend that the common approach to examining empirical diversity–environmental relationships should start with the role of large‐scale processes such as evolutionary history and dispersal limitation, followed by influences associated with ecological interactions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».