The relative importance of pollinator abundance and species richness for the temporal variance of pollination services
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between biodiversity and the stability of ecosystem function is a fundamental question in community ecology, and hundreds of experiments have shown a positive relationship between species richness and the stability of ecosystem function. However, these experiments have rarely accounted for common ecological patterns, most notably skewed species abundance distributions and non-random extinction risks, making it difficult to know whether experimental results can be scaled up to larger, less manipulated systems. In contrast with the prolific body of experimental research, few studies have examined how species richness affects the stability of ecosystem services at more realistic, landscape scales. The paucity of these studies is due in part to a lack of analytical methods that are suitable for the correlative structure of ecological data. A recently developed method, based on the Price equation from evolutionary biology, helps resolve this knowledge gap by partitioning the effect of biodiversity into three components: richness, composition, and abundance. Here, we build on previous work and present the first derivation of the Price equation suitable for analyzing temporal variance of ecosystem services. We applied our new derivation to understand the temporal variance of crop pollination services in two study systems (watermelon and blueberry) in the mid-Atlantic United States. In both systems, but especially in the watermelon system, the stronger driver of temporal variance of ecosystem services was fluctuations in the abundance of common bee species, which were present at nearly all sites regardless of species richness. In contrast, temporal variance of ecosystem services was less affected by differences in species richness, because lost and gained species were rare. Thus, the findings from our more realistic landscapes differ qualitatively from the findings of biodiversity-stability experiments.
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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 | 0,001 | 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 ».