Species loss drives ecosystem function in experiments, but in nature the importance of species loss depends on dominance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Decades of experimental research have conclusively shown a positive relationship between species richness and ecosystem function. However, authoritative reviews find no consensus on how species loss affects function in natural communities. We analyse experimental and observational data in an identical way and test whether they produce similar results. Location North America and Europe (experimental communities); global (natural communities). Time period Experimental communities: 1998–2013; natural communities: 1982–2018. Major taxa studied Experimental communities: temperate grassland plants; natural communities: temperate grassland plants, tropical forest trees, kelp forest producers and native bees. Methods We used an approach inspired by the Price equation to analyse 129 datasets from experimental and natural communities worldwide. We tested how the effects of species loss on ecosystem function varied with dominance and the non‐randomness of species loss and, in turn, how these two factors differed between experiments and observations. Results Studies carried out in experimental and natural communities reached different conclusions regarding the effects of species loss. First, species loss had greater effects on ecosystem function in experiments than in nature. Second, the importance of species loss was negatively correlated with dominance in nature because as dominance increased, lost species were increasingly those contributing little to ecosystem function. Although experimental and natural communities exhibited similar levels of dominance, an analogous relationship was not possible in experiments because the order of species loss was randomized by design. Main conclusions Species loss was sometimes, but not always, the major driver of loss of function in nature. Variation in the importance of species loss was not messy and context dependent; instead, it was predicted by functional dominance. Although results from experimental and natural communities were similar in several key ways, they differed in that species loss was a consistent predictor of ecosystem function in experiments and not in nature.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».