Soil resources mediate the strength of species but not trait convergence across grassland restorations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecological restoration is notoriously unpredictable because similar actions can result in different outcomes. Outcomes can also differ for species and functional components of communities depending on how restoration actions and abiotic conditions alter community assembly trajectories. Quantifying variation in community trajectories across restorations for both species and traits is rare, but can help to resolve underlying assembly processes and refine strategies to maximize restoration success. We quantified the importance of soil resources, seed mix richness, and prescribed fire for variation in plant species and functional trait trajectories over 6 years across 20 restored tallgrass prairies in the mid‐western United States. We predicted stronger convergence for traits than species, with species and trait compositions converging more across restorations on resource‐poor soils and with frequent fires due to stronger abiotic filtering. In contrast, we predicted species and trait compositions would converge more slowly or diverge across restorations with resource‐rich soils, with less frequent fires, and seeded with more species due to weaker filtering and more stochasticity. Communities generally converged over time; however, the rate of convergence was determined by soil resources, not restoration actions. Restorations converged more across resource‐rich sites. In contrast to patterns of species convergence, variation in trait composition remained stable over time regardless of soil resources or restoration actions. The unexpected pattern of species, but not trait, convergence during community assembly appears to result from increasing dominance of a native C 4 bunchgrass, Andropogon gerardii that coincides with proportional declines of other C 4 grasses that share similar traits. Synthesis and applications . Restoration outcomes may be more predictable than typically considered. Trait compositions were stable and variation in species compositions decreased over time owing to site conditions, where resource‐rich soils produced more consistent outcomes. Our study shows monitoring multiple facets of biodiversity across restorations can reveal why outcomes vary and inform broad‐scale restoration planning.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».