Functional assessment of animal interactions with shrub‐facilitation complexes: a formal synthesis and conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
Summary Facilitation studies focus primarily on plants often neglecting the extended effects that cascade through ecological networks. Plants interact with other organisms through consumptive effects and a myriad of non‐trophic effects such as habitat amelioration or pollination. Shrubs are a dominant benefactor species frequent in plant‐facilitation studies but can also have direct and indirect interactions with animals. Herein, we use a systematic review to address the following two objectives: (i) to propose a conceptual framework that explores these interactions including the functional roles of the interacting species, and (ii) to quantitatively summarize the current state of this field examining effects beyond plant–plant interactions. To date, a relatively limited number of studies have examined the importance of coupled benefactor‐subordinate plant positive interactions with animals (79 studies in total). From this set of studies, 36 studies documented positive plant interactions generating a total of 53 independent instances of either shrub–plant–animal or shrub–animal–plant interactions. These interaction pathways were evenly split between direct (49%) and indirect (51%) interactions of shrubs with animals. Hypotheses frequently tested included seed trapping, herbivore protection, magnet pollination and facilitation‐mediated secondary seed dispersal. The most common functional role of shrubs was protection from herbivory, and the most common animal role associated with plant‐facilitation complexes was that of a consumer. None of these studies explored bidirectional plant–animal interactions, used a network approach to describe the interaction sets, nor contrasted interaction strengths. Multitrophic, integrated sets of experiments incorporating plant facilitation into community dynamics are thus critical in advancing management of high‐stress ecosystems wherein positive interactions are commonly reported.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».