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Enregistrement W2969487569 · doi:10.1111/1365-2745.13245

Nitrogen alters effects of disturbance on annual grassland community diversity: Implications for restoration

2019· article· en· W2969487569 sur OpenAlexafffund
Angela J. Brandt, Eric W. Seabloom, Marc W. Cadotte

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOregon State UniversityDivision of Environmental BiologyAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésSpecies evennessSpecies richnessPhylogenetic diversityEcologyPlant communityDisturbance (geology)BiologyBiodiversityIntermediate Disturbance HypothesisSpecies diversityGrasslandCommunityBiomass (ecology)HabitatPhylogenetic tree

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In an era of anthropogenically altered disturbance regimes and increased nutrient loads, understanding how communities respond to these perturbations is essential for successful habitat restoration. Disturbance and resource supply can affect community diversity by altering community assembly processes, such as recruitment, mortality or competitive inequalities. The mechanisms behind community responses to these drivers will differentially affect multiple facets of diversity. Here we examine how factorial manipulations of disturbance (raking to remove above‐ground vegetation) and nitrogen supply affect taxonomic and phylogenetic diversity of predominantly annual California grassland communities spanning a 500‐km latitudinal and twofold rainfall gradient. The disturbance caused density‐independent biomass removal and increased access to resources such as space and light, thus mimicking demographic effects of disturbance as considered in ecological models and broadly applicable to empirical systems. We used paired metrics of richness, evenness and community composition to compare evidence from taxonomy and phylogeny. Disturbance increased species and phylogenetic diversity (richness and evenness metrics). However, nitrogen addition interacted with disturbance to reduce species richness and phylogenetic diversity. Undisturbed communities were more strongly clustered phylogenetically, but disturbance eroded this clustering such that communities became more random (i.e. indistinguishable from a null model of assembly). Species composition differed between disturbed and undisturbed communities, and many species were observed in only one community type. Disturbance interacted with nitrogen supply to alter phylogenetic composition of communities, and recently disturbed communities were more spatially variable in phylogenetic composition than undisturbed communities. Phylogenetic composition of communities also differed among nitrogen treatments. Synthesis. Our results suggest that disturbing these grassland communities by removing above‐ground vegetation increased community diversity by increasing recruitment. Seed addition following this type of disturbance is thus likely to be an effective restoration technique. However, we have shown that disturbance combined with nitrogen enrichment reduces community diversity. The mechanism for this enrichment effect does not appear to be linked to increased productivity leading to light limitation. This work suggests restoration efforts employing biomass removal must take nutrient availability into account to maximize local community diversity.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,171

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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