Neighbourhood‐mediated shifts in tree biomass allocation drive overyielding in tropical species mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Variations in crown forms promote canopy space-use and productivity in mixed-species forests. However, we have a limited understanding on how this response is mediated by changes in within-tree biomass allocation. Here, we explored the role of changes in tree allometry, biomass allocation and architecture in shaping diversity-productivity relationships (DPRs) in the oldest tropical tree diversity experiment. We conducted whole-tree destructive biomass measurements and terrestrial laser scanning. Spatially explicit models were built at the tree level to investigate the effects of tree size and local neighbourhood conditions. Results were then upscaled to the stand level, and mixture effects were explored using a bootstrapping procedure. Biomass allocation and architecture substantially changed in mixtures, which resulted from both tree-size effects and neighbourhood-mediated plasticity. Shifts in biomass allocation among branch orders explained substantial shares of the observed overyielding. By contrast, root-to-shoot ratios, as well as the allometric relationships between tree basal area and aboveground biomass, were little affected by the local neighbourhood. Our results suggest that generic allometric equations can be used to estimate forest aboveground biomass overyielding from diameter inventory data. Overall, we demonstrate that shifts in tree biomass allocation are mediated by the local neighbourhood and promote DPRs in tropical forests.
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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) | 0,001 | 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 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 ».