Leaf traits capture the effects of land use changes and climate on litter decomposability of grasslands across Europe
Notice bibliographique
Résumé
Land use and climate changes induce shifts in plant functional diversity and community structure, thereby modifying ecosystem processes. This is particularly true for litter decomposition, an essential process in the biogeochemical cycles of carbon and nutrients. In this study, we asked whether changes in functional traits of living leaves in response to changes in land use and climate were related to rates of litter potential decomposition, hereafter denoted litter decomposability, across a range of 10 contrasting sites. To disentangle the different control factors on litter decomposition, we conducted a microcosm experiment to determine the decomposability under standard conditions of litters collected in herbaceous communities from Europe and Israel. We tested how environmental factors (disturbance and climate) affected functional traits of living leaves and how these traits then modified litter quality and subsequent litter decomposability. Litter decomposability appeared proximately linked to initial litter quality, with particularly clear negative correlations with lignin‐dependent indices (litter lignin concentration, lignin : nitrogen ratio, and fiber component). Litter quality was directly related to community‐weighted mean traits. Lignin‐dependent indices of litter quality were positively correlated with community‐weighted mean leaf dry matter content (LDMC), and negatively correlated with community‐weighted mean leaf nitrogen concentration (LNC). Consequently, litter decomposability was correlated negatively with community‐weighted mean LDMC, and positively with community‐weighted mean LNC. Environmental factors (disturbance and climate) influenced community‐weighted mean traits. Plant communities experiencing less frequent or less intense disturbance exhibited higher community‐weighted mean LDMC, and therefore higher litter lignin content and slower litter decomposability. LDMC therefore appears as a powerful marker of both changes in land use and of the pace of nutrient cycling across 10 contrasting sites.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».