Spatial variation in climate modifies effects of functional diversity on biomass dynamics in natural forests across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Forest net biomass change (ΔAGB; the difference between biomass gain from growth and loss through mortality) determines how forests contribute to the global carbon cycle. Understanding how plant diversity affects ΔAGB in diverse abiotic conditions is crucial in the face of anthropogenic environmental change. Recent studies have advanced our understanding of the effects of plant diversity on growth dependent on the abiotic context, either supporting or rejecting the stress gradient hypothesis. However, we know little about how diversity influences mortality, which prevents us from knowing how diversity affects ΔAGB in diverse abiotic conditions. Location Across Canada (43–60° N, 52–133° W). Time period 1951–2016. Major taxa studied Ninety‐three tree species. Methods We modelled the relationships of growth, mortality and ΔAGB with functional diversity that represented niche complementarity, while simultaneously accounting for the influence of functional identity and stand age. Results Growth and mortality increased, on average, with functional diversity, but the magnitude of the increase in growth was greater than that of mortality, resulting in an increase of ΔAGB. The positive relationship between growth and functional diversity was more prominent in more humid sites than in drier sites. Mortality increased with functional diversity in drier sites but did not increase in wetter sites. The positive relationship between ΔAGB and functional diversity was strengthened with water availability. Moreover, the positive relationship between growth and functional diversity became stronger with temperature, but the positive associations of diversity with mortality and ΔAGB were consistent across the gradient of temperature. Main conclusions Our results suggest that higher functional diversity leads to an increase in forest biomass accumulation owing to a greater positive effect of functional diversity on productivity than on mortality. However, in contrast to the stress gradient hypothesis, our findings show that the positive effect of functional diversity is more pronounced in an environment favourable for growth.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».