Do N‐fixing legumes promote neighbouring diversity in the tropics?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1. Although nitrogen‐fixing plants play a crucial role in maintaining high ecosystem productivity, their effects on forest diversity are greatly debated. Legumes can reduce local diversity because of the fertilization effect; however, they can also facilitate species coexistence through complementary resource utilization. 2. In natural forests, nitrogen requirements and biological nitrogen fixation (BNF) vary widely among legumes. We used leaf nitrogen isotopic composition to differentiate the level of BNF activity among seven legumes across a steep gradient of soil available nitrogen within a 60‐ha stem‐mapping plot in a montane tropical rainforest in Hainan Island, China, and we evaluated their spatial distribution and neighbourhood diversity. 3. Results show that the levels of BNF activity are tightly correlated with legume association to available soil nitrogen, where legumes associated with nitrogen‐rich habitats exhibit surprisingly greater BNF activity and a more diverse neighbourhood. 4. Synthesis. These findings indicate that legumes satisfy their nitrogen‐demanding metabolism through a synergy of habitat preference and BNF activity. High BNF activity drives local diversity by promoting complementary resource utilization rather than intensifying above‐ground competition. This may be achieved by improving litter quality and stimulating mycorrhizal and microbial diversity. The abundance of nitrogen fixers in nitrogen‐rich habitats also explains how legumes contribute to maintaining high levels of soil nitrogen in tropical forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».