Partitioning the effect of composition and diversity of tree communities on leaf litter decomposition and soil respiration
Notice bibliographique
Résumé
The decomposition of plant material is an important ecosystem process influencing both carbon cycling and soil nutrient availability. Quantifying how plant diversity affects decomposition is thus crucial for predicting the effect of the global decline in plant diversity on ecosystem functioning. Plant diversity could affect the decomposition process both directly through the diversity of the litter, and/or indirectly through the diversity of the host plant community and its affect on the decomposition environment. Using a biodiversity experiment with trees in which both functional and taxonomic diversity were explicitly manipulated independently, we tested the effects of the functional diversity and identity of the living trees separately and in combination with the functional diversity and identity of the decomposing litter on rates of litter decomposition and soil respiration. Plant traits, predominantly leaf chemical and physical traits, were correlated with both litter decomposition and soil respiration rates. Surface litter decomposition, quantified by mass loss in litterbags, was best explained by abundance‐weighted mean trait values of tree species from which the litter was assembled (functional identity). In contrast, soil respiration, which includes decomposition of dissolved organic carbon and root respiration, was best explained by the variance in trait values of the host trees (functional diversity). This research provides insight into the effect of loss of tree diversity in forests on soil processes. Such understanding is essential to predicting changes in the global carbon budget brought on by biodiversity loss.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».