MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3029137325 · doi:10.1111/nph.16722

Neighbourhood‐mediated shifts in tree biomass allocation drive overyielding in tropical species mixtures

2020· article· en· W3029137325 sur OpenAlexafffund
Joannès Guillemot, Matthias Kunz, Florian Schnabel, Andreas Fichtner, Christopher Madsen, Tobias Gebauer, Werner Härdtle, Goddert von Oheimb

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftMcGill University
Mots-clésAllometryBasal areaTree allometryBiomass (ecology)Neighbourhood (mathematics)CanopyEcologyBiologyBiomass partitioningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew PhytologistMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207