Partitioning the effects of biodiversity and environmental heterogeneity for productivity and mortality in a tropical tree plantation
Notice bibliographique
Résumé
Summary Over 5000 trees were grown in plots of differing diversity levels (1, 3 and 6 species) in a plantation established in Panama. Four and five years after establishment, we analysed parameters related to the productivity of this tropical plantation (tree survival, height and biomass as well as plot basal area) to test for the presence of biodiversity effects. The relative importance of environmental heterogeneity (such as soil, topography, and drainage) and biodiversity on tree growth and mortality was determined using partial redundancy analysis. Hierarchical clustering revealed nine different soil clusters based on soil quality and drainage. By chance, the six‐species plots were apparently established on more variable soils then on the other diversity levels. We found little evidence for spatial autocorrelation between subplots, with the exception of four subplots located on a ridge that extends on the North–South axis of the plantation and corresponds to a zone of higher productivity. The redundancy analysis indicated that environmental heterogeneity and biodiversity together explained around 50% of the variation in subplot productivity and tree mortality. Environment explained 35–57% of the variation in productivity and mortality, respectively, whereas diversity explained an additional 23–30%. Our simulation model revealed a significant positive effect of biodiversity on growth but no effect of biodiversity on mortality. The standardized effect sizes that we used to detect over‐ or under‐yielding or no effect in comparison with monoculture were highly variable and the variability was largely explained by traits related to site topography. Synthesis . In our tropical tree plantation, we detected biodiversity effects at a scale relevant to conservation and quantified the relative importance of environmental heterogeneity and diversity on tree growth and mortality. Our results support the idea that environmental factors could act as hidden sources of variability in biodiversity experiments. Environmental and spatial heterogeneity induced variable responses to biodiversity and amplified the differences between three‐ and six‐species plots. Species identity explained more variation in productivity than did the species diversity. One species, Cedrela odorata , was associated with increased productivity.
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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 | 0,000 | 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 ».