What makes nutrient-poor mediterranean heathlands so rich in plant diversity?
Notice bibliographique
Résumé
Mediterranean heathlands with extremely low soil-nutrient concentrations (the fynbos of South Africa and the kwongan of Australia) have plant species diversities several times greater than one would expect from their areas. A combination of three factors provides a sufficient explanation for these diversities: First, poor soils favour shrubs that are killed by fire and reestablish from seed (‘seeders’). Otherwise, the frequent fires in most mediterranean heathlands favour shrubs that can re-sprout (‘sprouters’). Second, the numeric dominance of seeders on poor soil lowers their extinction rates. Third, seeders have relatively short generation times and thus increased speciation rates. Elevated speciation rates coupled with depressed rates of extinction lead to enhanced diversities. We elucidate this scenario and discuss evidence that favours the first factor. The evidence comes from 23 previously unanalysed sample plots surveyed by R.H. Whittaker and from two supplemental data sets. In mature fynbos and kwongan, 90 and 93% respectively of the shrub cover belongs to shrubs that re-seed after fire. In maquis (Israel), chaparral (California) and matorral (Chile), the proportion is considerably smaller. Mature strandveld, a South African shrubland superficially like fynbos but with richer soil, has only 29% seeders, although it is physically adjacent to fynbos. We suggest that nutrient-poor soil may favour seeders because the extra investment in underground organs is not worth the cost: pulses of nutrients released by fire lie mostly on top of the soil, inaccessible to new growth sprouting from subterranean lignotubers or epicormic buds.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».