Phylogenetically diverse grasslands are associated with pairwise interspecific processes that increase biomass
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity is an important determinant of primary productivity in experimental ecosystems. We combine two streams of research on understanding the effects of biodiversity on ecosystem function: quantifying phylogenetic diversity as a predictor of biodiversity effects in species-rich systems and the contribution of pairwise interspecific interactions to ecosystem function. We developed a statistical model that partitions the effect of biodiversity into effects due to community phylogenetic diversity and other community properties (e.g., average pairwise interaction, between- and within-functional-group effects, and so forth). The model provides phylogenetically based species-level explanations of differences in ecosystem response for communities with differing species composition. In two well-known grassland experiments, the model approach provides a parsimonious description of the effects of diversity as being due to the joint effect of the average pairwise statistical interaction and to community phylogenetic diversity. Effects associated with functional groupings of species in communities are largely explained by community phylogenetic diversity. The model approach quantifies a direct link between a measure of the evolutionary diversity of species and their interactive contribution to ecosystem function. It proves a useful tool in developing a mechanistic understanding of variation in ecosystem function.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».