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Enregistrement W3045696218 · doi:10.1111/1365-2664.13728

Functional diversity enhances tree growth and reduces herbivory damage in secondary broadleaf forests, but does not influence resilience to drought

2020· article· en· W3045696218 sur OpenAlexaff
Josep María Espelta, Verónica Cruz‐Alonso, Raquel Alfaro‐Sánchez, Arndt Hampe, Christian Messier, Joan Pino

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à MontréalWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyBiodiversitySpecies richnessSecondary successionBeechAlpha diversitySecondary forestBeta diversityOld-growth forestSpecies evennessFagus sylvaticaDiversity indexEcological successionGamma diversitySpecies diversityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the mid‐20th Century, Europe has experienced an unprecedented forest expansion associated with the abandonment of rural landscapes. Secondary forests may provide relevant ecosystem services such as landscape defragmentation, biodiversity conservation, control of hydrological cycling and carbon sequestration. Secondary forests may benefit from the legacies of the former agricultural land use, and exhibit enhanced growth. Moreover, they may differ from long‐established forests in terms of tree species composition and diversity, as community composition has been less modified by succession or management. However, we lack evidence whether the effects of land use legacies on tree species diversity may also result in differences in the response of secondary forests to biotic and abiotic disturbances. We aimed to evaluate the effects of land use legacies on taxonomic and functional diversity and their effects on the response of temperate broadleaf forests to drought and herbivory damage. For this aim, we compared secondary beech Fagus sylvatica forests established after 1950 in abandoned pastures with long‐established (pre‐1950) forests. We calculated indices of taxonomic and functional diversity and determined mean growth and growth response of beech to two drought events (1991, 2006), and insect herbivory damage. Secondary and long‐established beech forests marginally differed in species richness but the former exhibited a significantly higher Shannon diversity index and evenness. Yet, differences in taxonomic diversity did not result in differences in functional diversity between forest types. Mean tree growth was higher in secondary than in long‐established forests and it increased with functional diversity in both forest types. However, diversity was unrelated with the growth response to drought. Insect herbivory damage decreased with increasing functional diversity but only in secondary forests. Synthesis and applications . Promoting functional diversity in temperate broadleaf forests is a promising strategy for enhancing productivity (tree growth) while increasing the ability to cope with biotic disturbances (insect herbivory). This principle should be applied both in the management of long‐established as well as expanding secondary forests. Yet, functional diversity does not seem to ameliorate tree response to drought, highlighting the need for other silvicultural practices to address this environmental challenge.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,304

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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