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Enregistrement W2955396198 · doi:10.1111/ele.13330

Greater than the sum of the parts: how the species composition in different forest strata influence ecosystem function

2019· letter· en· W2955396198 sur OpenAlexaff
Ya‐Huang Luo, Marc W. Cadotte, Kevin S. Burgess, Jie Liu, Shao‐Lin Tan, Jia‐Yun Zou, Kun Xu, Li D, Lian‐Ming Gao

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiodiversityEcologySpecies richnessBiomass (ecology)EcosystemUnderstoryComplementarity (molecular biology)Forest ecologyShrubBiologySpecies diversityTraitPhylogenetic diversityPhylogenetic treeCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanisms underpinning forest biodiversity-ecosystem function relationships remain unresolved. Yet, in heterogeneous forests, ecosystem function of different strata could be associated with traits or evolutionary relationships differently. Here, we integrate phylogenies and traits to evaluate the effects of elevational diversity on above-ground biomass across forest strata and spatial scales. Community-weighted means of height and leaf phosphorous concentration and functional diversity in specific leaf area exhibited positive correlations with tree biomass, suggesting that both positive selection effects and complementarity occur. However, high shrub biomass is associated with greater dissimilarity in seed mass and multidimensional trait space, while species richness or phylogenetic diversity is the most important predictor for herbaceous biomass, indicating that species complementarity is especially important for understory function. The strength of diversity-biomass relationships increases at larger spatial scales. We conclude that strata- and scale- dependent assessments of community structure and function are needed to fully understand how biodiversity influences ecosystem function.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations116
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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