Beyond shading: Litter production by neighbors contributes to overyielding in tropical trees
Notice bibliographique
Résumé
The influence of biodiversity on ecosystem functioning is now well established. However, our ability to predict the ecological consequences of biodiversity changes remains limited by our poor understanding of the mechanisms underlying biodiversity effects. We disentangled the contributions of light competition and residual neighborhood interactions in a 10‐year‐old biodiversity experiment with tropical trees that display overyielding, i.e., higher community‐level yields in mixtures compared with monocultures. We developed models of individual tree growth that partition the effects of neighboring trees into shading and residual effects assumed to reflect primarily belowground interactions. These models reject the hypothesis that reduced light competition in mixtures is the only mechanism driving overyielding. After factoring out the effects of shading, litter production by neighbors was a far better predictor of tree growth than traditional crowding indices; it contributed to overyielding by producing pairwise interactions that ranged from competitive to facilitative, but which, on average, concentrated competition within species. Consistent with litter‐mediated biodiversity effects, the magnitude of overyielding increased over time. Our results provide evidence for diversity effects extending beyond that of light and reveal the neglected role of litter‐mediated interactions among trees.
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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) | 0,001 | 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 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 ».