Plant Diversity and Agroecosystem Function in Riparian Agroforests: Providing Ecosystem Services and Land-Use Transition
Notice bibliographique
Résumé
Achieving biologically diverse agricultural systems requires a commitment to changes in land use. While in-field agrobiodiversity is a critical route to such a transition, riparian systems remain an important, yet understudied, pathway to achieve key diversity and ecosystem services and targets. Notably, at the interface of agricultural landscapes and aquatic systems, the diversification of riparian buffers with trees reduces the non-point source pollution in waterways. However, in riparian agroforestry systems, little is known about herbaceous community patterns and, importantly, the herbaceous community’s role in governing carbon (C) and nitrogen (N) cycling. Our study investigated herbaceous community taxonomic and phylogenetic diversity patterns in riparian (i) grasslands (GRASSLAND), (ii) rehabilitated agroforests (AGROFOREST-REHAB), and (iii) remnant forests (AGROFOREST-NATURAL). We then determined the biodiversity-ecosystem function relationships between community functional diversity metrics, C and N cycling, and greenhouse gas fluxes. We observed significant differences in taxonomic and phylogenetic diversity among riparian buffer types. We found that herbaceous plant communities in riparian agroforestry systems expressed plant trait syndromes associated with fast-growing, resource acquiring strategies, while grassland buffer plants exhibited slow-growing, resource conserving strategies. Herbaceous communities with high functional diversity and resource acquiring trait syndromes, such as those in the agroforestry riparian systems, were significantly correlated with lower rates of soil CO2 efflux and N mineralization, both of which are key fluxes related to ecosystem service delivery. Our findings provide further evidence that functionally diverse, and not necessarily taxonomically diverse, plant communities are strongly correlated to positive ecosystem processes in riparian agroforestry systems, and that these communities contribute to the transition of agricultural lands toward biologically and functionally diverse landscapes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».