Chronic fertilization and irrigation gradually and increasingly restructure grassland communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Scientists have known for over a century that resource addition can lead to species loss from plant communities. Recent studies have also shown that resource addition can substantially restructure communities by altering their functional and taxonomic composition—even when species richness remains unchanged. Understanding which aspects of community structure are impacted by different resources and over which timescales will provide insight for management decisions and may also elucidate which measures can act as early warning indicators for subsequent changes in the community. Here, we take advantage of a long‐term factorial experiment to understand how grassland plant communities respond to a decade of nitrogen fertilization (14 g N·m −2 ·yr −1 ) and irrigation (25 mm water/week during the growing season). After 10 yr, fertilization and irrigation decreased species richness by 22% and 9%, while functional richness decreased by 31% and 41%. Abundance‐weighted functional distance between treatments and controls increased by 55% and 24%, respectively. We expected that abundance‐weighted measures would shift before presence–absence‐based measures, but found limited evidence for this. Instead, our results suggest that species gains, which can occur quickly because they require the addition of only one individual, may serve as early indicators for subsequent community restructuring in the opposite direction. Overall, both chronic nitrogen fertilization and irrigation tended to have gradual and increasing impacts on community structure, but the magnitude of these effects varied greatly depending on the aspect of community structure investigated. Further study will be needed to determine the extent to which our results can be generalized to other resources or sites in order to develop management strategies to maintain both taxonomic and functional trait diversity in the face of chronic resource changes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».