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Enregistrement W2114685860 · doi:10.1111/nph.12908

The context dependence of beneficiary feedback effects on benefactors in plant facilitation

2014· article· en· W2114685860 sur OpenAlexaff
Christian Schöb, Ragan M. Callaway, Fabien Anthelme, Rob W. Brooker, Lohengrin A. Cavieres, Zaal Kikvidze, Christopher J. Lortie, Richard Michalet, Francisco I. Pugnaire, Sa Xiao, Brittany H. Cranston, Nicole Hupp, Luis D. Llambí, Emanuele Lingua, Anya Reid, Liang Zhao, Bradley J. Butterfield

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaYork University
Organismes subventionnairesProgram for New Century Excellent Talents in UniversityComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaUniversité de BordeauxNational Natural Science Foundation of ChinaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésBeneficiaryFacilitationContext (archaeology)ProductivityBiodiversityScale (ratio)PsychologyEcologyBusinessBiologyEconomicsGeographyNeuroscienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facilitative effects of some species on others are a major driver of biodiversity. These positive effects of a benefactor on its beneficiary can result in negative feedback effects of the beneficiary on the benefactor and reduced fitness of the benefactor. However, in contrast to the wealth of studies on facilitative effects in different environments, we know little about whether the feedback effects show predictable patterns of context dependence. We reanalyzed a global data set on alpine cushion plants, previously used to assess their positive effects on biodiversity and the nature of the beneficiary feedback effects, to specifically assess the context dependence of how small- and large-scale drivers alter the feedback effects of cushion-associated (beneficiary) species on their cushion benefactors using structural equation modelling. The effect of beneficiaries on cushions became negative when beneficiary diversity increased and facilitation was more intense. Local-scale biotic and climatic conditions mediated these community-scale processes, having indirect effects on the feedback effect. High-productivity sites demonstrated weaker negative feedback effects of beneficiaries on the benefactor. Our results indicate a limited impact of the beneficiary feedback effects on benefactor cushions, but strong context dependence. This context dependence may help to explain the ecological and evolutionary persistence of this widespread facilitative system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations48
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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