Leaf litter diversity and structure of microbial decomposer communities modulate litter decomposition in aquatic systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leaf litter decomposition is a major ecosystem process that can link aquatic to terrestrial ecosystems by flows of nutrients. Biodiversity and ecosystem functioning research hypothesizes that the global loss of species leads to impaired decomposition rates and thus to slower recycling of nutrients. Especially in aquatic systems, an understanding of diversity effects on litter decomposition is still incomplete. Here we conducted an experiment to test two main factors associated with global species loss that might influence leaf litter decomposition. First, we tested whether mixing different leaf species alters litter decomposition rates compared to decomposition of these species in monoculture. Second, we tested the effect of the size structure of a lotic decomposer community on decomposition rates. Overall, leaf litter identity strongly affected decomposition rates, and the observed decomposition rates matched measures of metabolic activity and microbial abundances. While we found some evidence of a positive leaf litter diversity effect on decomposition, this effect was not coherent across all litter combinations and the effect was generally additive and not synergistic. Microbial communities, with a reduced functional and trophic complexity, showed a small but significant overall reduction in decomposition rates compared to communities with the naturally complete functional and trophic complexity, highlighting the importance of a complete microbial community on ecosystem functioning. Our results suggest that top‐down diversity effects of the decomposer community on litter decomposition in aquatic systems are of comparable importance as bottom‐up diversity effects of primary producers. A plain language summary is available for this article.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».