Biodiversity effects and transgressive overyielding
Notice bibliographique
Résumé
The potential for mixtures of plant species to produce more biomass than every one of their constituent species in monoculture is still controversially discussed in the literature. Here we tested how this so-called transgressive overyielding is affected by variation between and within species in monoculture yields in biodiversity experiments. We use basic statistical principles to calculate expected maximum monoculture yield in a species pool used for a biodiversity experiment. Using a real example we show how between- and within-species variance components in monoculture yields can be obtained. Combining the two components we estimate the importance of sampling bias in transgressive overyielding analysis. The net biodiversity effect (difference between mixture and average monoculture yield) needed to achieve transgressive overyielding increases with the number of species in a mixture and with the variation between constituent species in monoculture yields. If there is no significant variation between species, transgressive overyielding should not be calculated using the best monoculture, because in this case the difference between this species and the other species could exclusively reflect a sampling bias. The sampling bias decreases with increasing variation between species. Tests for transgressive overyielding require replicated species’ monocultures. However, it can be doubted whether such an emphasis on monocultures in biodiversity experiments is justified if an analysis of transgressive overyielding is not the major goal.
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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 ».