Biodiversity‐ecosystem function research: Insights gained from streams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this review, we address the extent to which stream ecology has contributed to biodiversity‐ecosystem function (BEF) theory and empirical testing. BEF research first targeted the implications of the ongoing loss of biodiversity for ecosystems and humans. Terrestrial ecology has played a leading role in this field, whereas the contribution of riverine science to the debate has been more limited. Nevertheless, a considerable merit of stream ecology has been to consider a wide range of ecological groups (riparian litter producers, aquatic micro‐fungi, macroinvertebrates, and fishes). Through a meta‐analysis of these unique data, we show that the relative importance of species number versus assemblage composition increases as we go towards higher trophic levels. Whether this pattern is general or specific to stream ecosystems needs to be evaluated through cross‐ecosystem comparisons looking more closely at mechanistic processes. It is evident from stream studies that trophic and non‐trophic (e.g. facilitation) interactions govern the functional consequences of biodiversity. These studies also indicate that richness‐function relationships are altered by a multitude of factors, such as evenness, non‐taxonomic diversity (genetic/phenotypic diversity), species extinction order, the environmental context, as well as experimental setups. This review highlights the relevance of stream ecology to BEF research. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,006 |
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 découle