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Enregistrement W2247046331 · doi:10.1111/1365-2745.12536

Recasting the dynamic equilibrium model through a functional lens: the interplay of trait‐based community assembly and climate

2016· article· en· W2247046331 sur OpenAlexafffund
Jessy Loranger, Cyrille Violle, Bill Shipley, Sandra Lavorel, Anne Bonis, Pablo Cruz, Frédérique Louault, Grégory Loucougaray, François Mesleárd, Nicole Yavercovski, Éric Garnier

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSpecies richnessTraitEcologyDisturbance (geology)GrasslandPlant communityFunctional diversityProductivityHabitatBiologyComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary According to the dynamic equilibrium hypothesis ( DEH ), plant species richness is locally controlled by productivity and disturbance. Given that regional conditions widely affect local environmental variables such as soil nutrient availability, the DEH predictions could be improved by considering how climate influences local controls of species richness. Further, a trait‐based approach to community assembly has the potential to reveal a deeper, mechanistic understanding of species richness variation across environments. Here, we bring together DEH and trait‐based community assembly expectations to examine whether and how local relationships between diversity, disturbance and productivity are affected by habitat filtering and regional climate. We specifically tested how gradients of local nutrient availability and disturbance intensity interact with climatic conditions to drive the species richness of grassland communities. Further, we recast the DEH through a functional lens by exploring how disturbance–diversity and nutrient availability–diversity relationships are shaped by the functional space occupied by species in a community and species packing within this functional space. The functional space occupied by co‐occurring species and the way they are functionally packed are quantified using multi‐trait indices calculated with five core plant functional traits. Working with grassland communities spread across differing regional climatic conditions, we used mixed models to test whether the variation in taxonomic and functional metrics corresponded to the DEH predictions as well as to determine the relationship between those metrics. Contrary to the expectations based on the relation between species richness and the functional components considered, taxonomic and functional metrics did not vary in accordance along environmental gradients. Climate strongly interacted with the local environment to modulate local diversity patterns, sometimes even inversing a given trend and falsifying the DEH predictions. Synthesis . Our findings quantitatively highlight the interplay between regional and local environmental gradients in driving community assembly. We demonstrate that, depending on climatic conditions, observed patterns of both taxonomic and functional community composition can be opposite to expected productivity–diversity and disturbance–diversity relationships. This emphasizes the relevance of multifaceted studies of biodiversity and the need for a more systematic quantification of regional controls in community assembly studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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