Climate affects neighbour‐induced changes in leaf chemical defences and tree diversity–herbivory relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Associational resistance theory predicts that insect herbivory decreases with increasing tree diversity in forest ecosystems. However, the generality of this effect and its underlying mechanisms are still debated, particularly since evidence has accumulated that climate may influence the direction and strength of the relationship between diversity and herbivory. We quantified insect leaf herbivory and leaf chemical defences (phenolic compounds) of silver birch Betula pendula in pure and mixed plots with different tree species composition across 12 tree diversity experiments in different climates. We investigated whether the effects of neighbouring tree species diversity on insect herbivory in birch, that is, associational effects, were dependent on the climatic context, and whether neighbour‐induced changes in birch chemical defences were involved in associational resistance to insect herbivory. We showed that herbivory on birch decreased with tree species richness (i.e. associational resistance) in colder environments but that this relationship faded as mean annual temperature increased. Birch leaf chemical defences increased with tree species richness but decreased with the phylogenetic distinctiveness of birch from its neighbours, particularly in warmer and more humid environments. Herbivory was negatively correlated with leaf chemical defences, particularly when birch was associated with closely related species. The interactive effect of tree diversity and climate on herbivory was partially mediated by changes in leaf chemical defences. Our findings confirm that tree species diversity can modify the leaf chemistry of a focal species, hence its quality for herbivores. They further stress that such neighbour‐induced changes are dependent on climate and that tree diversity effects on insect herbivory are partially mediated by these neighbour‐induced changes in chemical defences. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».