Direct and indirect drivers of plant diversity responses to climate and clipping across northern temperate grassland
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that climate can influence plant community assembly via a multitude of indirect and direct pathways. However, interpretations of plant diversity responses to simulated climate change experiments, and subsequent predictions of plant communities under future climate scenarios, rarely address the importance of indirect effects. Networks of direct and indirect effects are also critical in understanding linkages between climate and grazing, a common land use of grasslands, and implications for plant diversity. We characterized the roles of indirect vs. direct effects in determining plant diversity responses to climate and grazing using data from three northern temperate grasslands in which we conducted factorial experiments manipulating precipitation, air temperature, and clipping intensity. Utilizing a structural equation modeling framework to address the multivariate networks, we found warming operated directly, causing species loss at all sites. We identified shoot biomass as the key indirect driver of diversity loss in response to both precipitation and clipping, regardless of site. However, site‐specific contingencies in the network of interactions were important for understanding varied precipitation effects. At the driest site only, shoot biomass was resistant to reduced precipitation, and diversity was consequently unaltered. Similarly, disconnect between primary drivers and responses explained relatively idiosyncratic responses of evenness compared to richness. Importantly, the finding of widespread, directly controlled plant diversity loss with warming aligns with concerns about declining biodiversity under climate change. However, using a framework of network interactions also allowed us to pinpoint the source of variability in response across systems. Looking forward, we can use the identification of this key indirect pathway to guide an understanding of community assembly under factors likely to control shoot biomass. Viewing a multifactorial, multisite experimental approach through a framework of network interactions allowed us to both identify generalized responses and distill the complexity of contingent responses. This, along with the practical need to identify diversity responses to climate change and grazing, underscores the importance of understanding both indirect and direct drivers of ecosystem responses to global change factors.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».