Ecosystem multifunctionality in metacommunities
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem multifunctionality, the simultaneous production of multiple ecosystem functions, depends on community diversity, composition, productivity, and spatial scale. In metacommunities, each of these community properties is affected by how species disperse between local patches to track environmental change. Here we use a consumer-resource metacommunity model of resource competition to show how dispersal affects the link between diversity, composition, and ecosystem multifunctionality. When species differ in their functional traits and environmental niche, metacommunity multifunctionality becomes highly dependent upon dispersal, which allows community diversity to be maintained when environmental conditions change. Dispersal promotes multifunctionality in two ways: (1) species sorting, whereby species track local environmental changes by shifting in space, thus preserving diversity and ensuring high biomass productivity, and (2) mass effects, whereby source-sink dynamics allow species to persist in suboptimal environments, thus increasing local diversity. Changing the rate at which species disperse affects the strength of these metacommunity processes, and so metacommunity multifunctionality exhibits a unimodal relationship with dispersal, peaking when dispersal is intermediate. Species-sorting dynamics also provide spatial insurance whereby compensatory dynamics stabilize the fluctuations of each function through time at the regional scale. However, this does not extend to the local scale, where species sorting results in high temporal variability for each function, even though the overall rates of multifunctionality are high. Our results suggest that metacommunity processes are important determinants of ecosystem multifunctionality, and thus effective management of multiple ecosystem functions requires consideration of landscape connectivity.
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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) | 0,010 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».