Biodiversity explains maximum variation in productivity under experimental warming, nitrogen addition, and grazing in mountain grasslands
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic global warming, nitrogen addition, and overgrazing alter plant communities and threaten plant biodiversity, potentially impacting community productivity, especially in sensitive mountain grassland ecosystems. However, it still remains unknown whether the relationship between plant biodiversity and community productivity varies across different anthropogenic influences, and especially how changes in multiple biodiversity facets drive these impacts on productivity. Here, we measured different facets of biodiversity including functional and phylogenetic richness and evenness in mountain grasslands along an environmental gradient of elevation in Yulong Mountain, Yunnan, China. We combined biodiversity metrics in a series of linear mixed-effect models to determine the most parsimonious predictors for productivity, which was estimated by aboveground biomass in community. We examined how biodiversity-productivity relationships were affected by experimental warming, nitrogen addition, and livestock-grazing. Species richness, phylogenetic diversity, and single functional traits (leaf nitrogen content, mg/g) represented the most parsimonious combination in these scenarios, supporting a consensus that single-biodiversity metrics alone cannot fully explain ecosystem function. The biodiversity-productivity relationships were positive and strong, but the effects of treatment on biodiversity-productivity relationship were negligible. Our findings indicate that the strong biodiversity-productivity relationships are consistent in various anthropogenic drivers of environmental change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».