Globally, plant‐soil feedbacks are weak predictors of plant abundance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant‐soil feedbacks (PSFs) have been shown to strongly affect plant performance under controlled conditions, and PSFs are thought to have far reaching consequences for plant population dynamics and the structuring of plant communities. However, thus far the relationship between PSF and plant species abundance in the field is not consistent. Here, we synthesize PSF experiments from tropical forests to semiarid grasslands, and test for a positive relationship between plant abundance in the field and PSFs estimated from controlled bioassays. We meta‐analyzed results from 22 PSF experiments and found an overall positive correlation (0.12 ≤ ≤ 0.32) between plant abundance in the field and PSFs across plant functional types (herbaceous and woody plants) but also variation by plant functional type. Thus, our analysis provides quantitative support that plant abundance has a general albeit weak positive relationship with PSFs across ecosystems. Overall, our results suggest that harmful soil biota tend to accumulate around and disproportionately impact species that are rare. However, data for the herbaceous species, which are most common in the literature, had no significant abundance‐PSFs relationship. Therefore, we conclude that further work is needed within and across biomes, succession stages and plant types, both under controlled and field conditions, while separating PSF effects from other drivers (e.g., herbivory, competition, disturbance) of plant abundance to tease apart the role of soil biota in causing patterns of plant rarity versus commonness.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».