Impacts of plant diversity on biomass production increase through time because of species complementarity
Notice bibliographique
Résumé
Accelerating rates of species extinction have prompted a growing number of researchers to manipulate the richness of various groups of organisms and examine how this aspect of diversity impacts ecological processes that control the functioning of ecosystems. We summarize the results of 44 experiments that have manipulated the richness of plants to examine how plant diversity affects the production of biomass. We show that mixtures of species produce an average of 1.7 times more biomass than species monocultures and are more productive than the average monoculture in 79% of all experiments. However, in only 12% of all experiments do diverse polycultures achieve greater biomass than their single most productive species. Previously, a positive net effect of diversity that is no greater than the most productive species has been interpreted as evidence for selection effects, which occur when diversity maximizes the chance that highly productive species will be included in and ultimately dominate the biomass of polycultures. Contrary to this, we show that although productive species do indeed contribute to diversity effects, these contributions are equaled or exceeded by species complementarity, where biomass is augmented by biological processes that involve multiple species. Importantly, both the net effect of diversity and the probability of polycultures being more productive than their most productive species increases through time, because the magnitude of complementarity increases as experiments are run longer. Our results suggest that experiments to date have, if anything, underestimated the impacts of species extinction on the productivity of ecosystems.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».