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Enregistrement W2089225410 · doi:10.1111/j.1466-8238.2008.00400.x

What determines the relationship between plant diversity and habitat productivity?

2008· article· en· W2089225410 sur OpenAlexfundno aff
Martin Zobel, Meelis Pärtel

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTartu ÜlikoolMcGill University
Mots-clésBiological dispersalEcologyProductivityHabitatBiodiversityCompetition (biology)Temperate climateBiologyDiversity (politics)TropicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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