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Enregistrement W2790741128 · doi:10.1111/1365-2435.13064

Land‐use intensity indirectly affects ecosystem services mainly through plant functional identity in a temperate forest

2018· article· en· W2790741128 sur OpenAlexaff
Verónica Chillo, Diego P. Vázquez, Mariano M. Amoroso, Elena M. Bennett

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFundación Bunge y BornUniversidad Nacional de Río NegroRufford Foundation
Mots-clésEcosystem servicesBiodiversityEcosystemProvisioningEcologyBiomass (ecology)Complementarity (molecular biology)Land useEnvironmental resource managementBiologyAgroforestryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Land‐use change is known to affect biodiversity, and there is increasing concern regarding how these changes may impact the provision of ecosystem services. Although functional composition (diversity and identity) could influence ecosystem properties and services at the community level, there is little quantitative understanding of these relationships in the field. Here, we evaluate the direct and indirect effects (through ecosystem properties) of biodiversity on the provision of multiple ecosystem services in native mixed forest in north‐west Patagonia, and how land‐use intensity influences these relationships. We used structural equation modelling to test hypotheses regarding the relationship between understorey plant functional composition, two ecosystem properties, four ecosystem services and silvopastoral use intensity (SUI). We also evaluated two alternative models to assess the mechanism behind biodiversity and ecosystem properties relationships (biomass ratio and niche complementarity). Finally, we performed pairwise correlations to identify synergies and trade‐offs between ecosystem services. SUI affected functional composition, and the provision of three out of four ecosystem services was indirectly affected by land‐use intensity through changes in ecosystem properties. We found that this indirect effect of biodiversity on ecosystem services happens mainly through changes in functional identity rather than functional diversity. Under increasing land‐use intensity, functional composition changed towards a community characterized by a resource acquisition strategy. Trade‐offs between ecosystem services (provisioning vs. regulating) were enhanced under high SUI, while synergies where enhanced under low SUI (provisioning vs. cultural). Thus, although the strength of these relationships varied between SUI, its nature (trade‐off or synergy) stayed the same. Our results expand on previous studies by simultaneously considering the effect of land‐use intensification directly on functional composition and on the ecosystem processes underpinning ecosystem services, as well as on the relationship among them. We provide evidence of an indirect effect of land‐use intensification on multiple ecosystem services through biodiversity. Moreover, we found that functional identity is more important than diversity for ecosystem functionality. Land‐use intensification affects biodiversity, and thus, ecosystem properties, but does not change the relationship among ecosystem services. A plain language summary is available for this article.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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