A graphical causal model for resolving species identity effects and biodiversity–ecosystem function correlations
Notice bibliographique
Résumé
Identifying and clearly communicating the drivers of ecosystem function is a crucially important goal for both basic and applied ecology. This has proven difficult because the putative causes (e.g., environment, species identity, biodiversity, and functional traits) are numerous and correlated. The problem is exacerbated by a lack of a formal framework for unambiguously relating theoretical language to precise, quantitative expressions of that language. Using a formal framework for the graphical expression of complex causal hypotheses, we developed a causal diagram of the concepts required to comprehensively test whether hypothesized sets of functional traits mediate the relationship between community structure and ecosystem function. We then used causal analysis, simulations, and field data to develop and test analytical strategies for understanding how community structure influences ecosystem functions via functional traits. Formal causal analysis showed that biodiversity-ecosystem function correlations are noncausal associations. Using simulations, we showed how biodiversity correlations and species identity effects can arise from misspecification or incomplete mediation by functional trait composites. We also found that different types of model misspecification result in different patterns of residuals, which may be used to diagnose gaps in functional trait hypotheses. Treating the model misspecifications eliminated associations between species identity or biodiversity and ecosystem function. Finally, we provide an example of the analysis of field data to demonstrate how to use these insights to conduct a research program that has the goal of understanding the mechanistic trait relationships that link community structure to ecosystem function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».