Effects of tree functional diversity and environmental gradients on belowground biomass in a natural old-growth forest ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
The positive effects of biodiversity on aboveground biomass in natural terrestrial ecosystems have been well documented, whereas the relationships between tree biodiversity and belowground biomass remain largely unexplored. Traditionally, two sets of hypotheses based on the functional trait approach, niche complementarity (NC) and mass ratio (MR), have been proposed to explain the positive effects of biodiversity. Whereas NC emphasizes that functional discrepancy enhances the collective functioning of a given ecosystem, MR states that ecosystem functioning is mainly regulated by the functional traits of dominant species. This study explored the relative importance of these two hypotheses and the effects of forest stand and environmental characteristics on belowground biomass in an old-growth broad-leaved evergreen forest. The mean coarse-root biomass, fine-root biomass, and fine-root necromass were 117.78 ± 54.000, 4.09 ± 0.85, and 0.60 ± 0.31 Mg·ha−1, respectively. We found positive effects of functional diversity on belowground biomass; however, the community-weighted mean trait values were more relevant, indicating that MR exhibited more explanatory power than NC. The combination of informative environmental factors explained 62.0%, 53.2%, and 37.8% of the variation of coarse-root biomass, fine-root biomass, and fine-root necromass, respectively. Our results suggest that the functional identity of dominant tree species exerts more influence than functional diversity on the belowground biomass in old-growth forest ecosystems and that forest stand characteristics and topographic and edaphic factors also play important roles in shaping belowground biomass patterns in old-growth forest ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».