Integrating community assembly and biodiversity to better understand ecosystem function: the Community Assembly and the Functioning of Ecosystems (<scp>CAFE</scp>) approach
Notice bibliographique
Résumé
The research of a generation of ecologists was catalysed by the recognition that the number and identity of species in communities influences the functioning of ecosystems. The relationship between biodiversity and ecosystem functioning (BEF) is most often examined by controlling species richness and randomising community composition. In natural systems, biodiversity changes are often part of a bigger community assembly dynamic. Therefore, focusing on community assembly and the functioning of ecosystems (CAFE), by integrating both species richness and composition through species gains, losses and changes in abundance, will better reveal how community changes affect ecosystem function. We synthesise the BEF and CAFE perspectives using an ecological application of the Price equation, which partitions the contributions of richness and composition to function. Using empirical examples, we show how the CAFE approach reveals important contributions of composition to function. These examples show how changes in species richness and composition driven by environmental perturbations can work in concert or antagonistically to influence ecosystem function. Considering how communities change in an integrative fashion, rather than focusing on one axis of community structure at a time, will improve our ability to anticipate and predict changes in ecosystem function.
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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 | 0,003 | 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 | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».