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Enregistrement W2337861808 · doi:10.1111/ele.12600

Functional identity is the main driver of diversity effects in young tree communities

2016· article· en· W2337861808 sur OpenAlexafffund
Cornelia M. Tobner, Alain Paquette, Dominique Gravel, Peter B. Reich, Laura Williams, Christian Messier

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisMcGill UniversityUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésEcologyDiversity (politics)Identity (music)Functional diversityTree (set theory)BiodiversityBiologyGeographySociologyAnthropologyAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two main effects are proposed to explain biodiversity-ecosystem functioning relationships: niche complementarity and selection effects. Both can be functionally defined using the functional diversity (FD) and functional identity (FI) of the community respectively. Herein, we present results from the first tree diversity experiment that separated the effect of selection from that of complementarity by varying community composition in high-density plots along a gradient of FD, independent of species richness and testing for the effects of FD and community weighted means of traits (a proxy for FI) on stem biomass increment (a proxy for productivity). After 4 years of growth, most mixtures did not differ in productivity from the averages of their respective monocultures, but some did overyield significantly. Those positive diversity effects resulted mostly from selection effects, primarily driven by fast-growing deciduous species and associated traits. Net diversity effect did not increase with time over 4 years.

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)0,000
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations245
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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