Refining the stress‐gradient hypothesis for competition and facilitation in plant communities
Notice bibliographique
Résumé
Summary The stress‐gradient hypothesis (SGH) predicts that the frequency of facilitative and competitive interactions will vary inversely across abiotic stress gradients, with facilitation being more common in conditions of high abiotic stress relative to more benign abiotic conditions. With notable exceptions, most tests of the SGH have studied the interaction between a single pair or a few pairs of species, and thus have evaluated shifts in the magnitude and direction of pair‐wise interactions along stress gradients, rather than shifts in the general frequency of interactions. The SGH has been supported by numerous studies in many ecosystems, has provided a crucial foundation for studying the interplay between facilitation and competition in plant communities, and has a high heuristic value. However, recent empirical research indicates that factors like the variation among species and the nature of the stress gradient studied add complexity not considered in the SGH, creating an opportunity to extend the SGH's general conceptual framework. We suggest that one approach for extending the SGH framework is to differentiate between the original idea of how ‘common’ interactions might be along stress gradients and the ubiquitous empirical approach of studying shifts in the strength of pair‐wise interactions. Furthermore, by explicitly considering the life history of the interacting species (relative tolerance to stress vs. competitive ability) and the characteristics of the stress factor (resource vs. non‐resource) we may be able to greatly refine specific predictions relevant to the SGH. We propose that the general pattern predicted by the SGH would hold more frequently for some combinations of life histories and stress factor, particularly when the benefactor and beneficiary species are mostly competitive and stress‐tolerant, respectively. However, we also predict that other combinations are likely to yield different results. For example, the effect of neighbours can be negative at both ends of the stress gradient when both interacting species have similar ‘competitive’ or ‘stress‐tolerant’ life histories and the abiotic stress gradient is driven by a resource (e.g. water). Synthesis. The extension of the SGH presented here provides specific and testable hypotheses to foster research and helps to reconcile potential discrepancies among previous studies. It represents an important step in incorporating the complexity and species‐specificity of potential outcomes into models and theories addressing how plant–plant interactions change along stress gradients.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».