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Enregistrement W2895275277 · doi:10.1111/1365-2745.13084

The type of nutrient limitation affects the plant species richness–productivity relationship: Evidence from dry grasslands across Eurasia

2018· article· en· W2895275277 sur OpenAlexaff
Salza Palpurina, Milan Chytrý, Norbert Hölzel, Lubomír Tichý, Viktoria Wagner, Michal Horsák, Irena Axmanová, Michal Hájek, Petra Hájková, Martin Freitag, Zdeňka Lososová, Wanja Mathar, Rossen Tzonev, Jiří Danihelka, Pavel Dřevojan

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und TechnologieAkademie Věd České RepublikyGrantová Agentura České RepublikyVolkswagen Foundation
Mots-clésSpecies richnessNutrientProductivityEcologyBiologyTemperate climateBiomass (ecology)GrasslandCompetition (biology)Species diversityEcosystemAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The species richness–productivity relationship is one of the most debated patterns in ecology. Species coexistence theory suggests that it could be tightly linked to the type of nutrient limitation (no limitation, single‐nutrient limitation, colimitation by several nutrients). Yet, the effects of nutrient limitation on the species richness–productivity relationship have been rarely studied at the regional and continental scales. Combining the predictions of the humped‐back model and the niche dimension hypothesis, we hypothesized that an increase in plant species richness with the number of different limiting nutrients is detectable only at higher productivity levels, at which competition for nutrients is more intense. Therefore, we expected the shape of the diversity–productivity relationship to differ between sites colimited by nitrogen (N) and phosphorus (P), sites limited by a single nutrient (either N or P), and sites not limited by any of these nutrients. To test this hypothesis, we used species richness data collected in 10 m × 10 m plots at 694 temperate dry grassland sites across eight regions in northern Eurasia. Productivity ranged from 10 to ~500 g/m 2 of above‐ground standing biomass. The type of nutrient limitation was identified by critical nutrient ratios alone and their combination with critical nutrient concentrations measured in the plant tissue. Relationships were analysed using generalized linear and mixed‐effect models. In line with our expectations, species richness of Eurasian temperate dry grasslands increased more steeply and peaked higher under higher productivity levels at N&P‐colimited sites. When nutrient limitation was assessed by both ratios and concentrations, species richness at N&P‐colimited sites continued to increase monotonically until the maximum productivity sampled in this study. In contrast, at sites with a single‐nutrient limitation or no limitation, the peak in species richness was lower and occurred at a lower productivity of about 300–400 g/m 2 . Synthesis . We provide the first evidence that the species richness–productivity relationship may depend on the type of nutrient limitation as predicted by the species coexistence theory. To generalize these findings, the role of nutrient limitation needs to be tested in other ecosystems, including more productive plant communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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