Biodiversity‐ecosystem function research: Insights gained from streams
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 numberversusassemblage 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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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».