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Enregistrement W3134403389 · doi:10.1111/ele.13717

Enhanced light interception and light use efficiency explain overyielding in young tree communities

2021· article· en· W3134403389 sur OpenAlexafffund
Laura Williams, Ethan E. Butler, Jeannine Cavender‐Bares, Artur Stefański, Karen E. Rice, Christian Messier, Alain Paquette, Peter B. Reich

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMonocultureInterceptionIntraspecific competitionBiologyEcologyProductivityInterspecific competition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diverse plant communities are often more productive than mono-specific ones. Several possible mechanisms underlie this phenomenon but their relative importance remains unknown. Here we investigated whether light interception alone or in combination with light use efficiency (LUE) of dominant and subordinate species explained greater productivity of mixtures relative to monocultures (i.e. overyielding) in 108 young experimental tree communities. We found mixed-species communities that intercepted more light than their corresponding monocultures had 84% probability of overyielding. Enhanced LUE, which arose via several pathways, also mattered: the probability of overyielding was 71% when, in a mixture, species with higher 'inherent' LUE (i.e. LUE in monoculture) intercepted more light than species with lower LUE; 94% when dominant species increased their LUE in mixture; and 79% when subordinate species increased their LUE. Our results suggest that greater light interception and greater LUE, generated by inter and intraspecific variation, together drive overyielding in mixed-species 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 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,941

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations64
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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