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Enregistrement W3186471287 · doi:10.1002/ecs2.3644

Spatial turnover of multiple ecosystem functions is more associated with plant than soil microbial β‐diversity

2021· article· en· W3186471287 sur OpenAlexaff
Xin Jing, Case M. Prager, Elizabeth T. Borer, Nicholas J. Gotelli, Daniel S. Gruner, Jin He, Kevin Kirkman, Andrew S. MacDougall, Rebecca L. McCulley, Suzanne M. Prober, Eric W. Seabloom, Carly Stevens, Aimée T. Classen, Nathan J. Sanders

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesInstitute on the Environment, University of MinnesotaCarlsbergfondetNational Science Foundation
Mots-clésEcosystemEcologyEnvironmental scienceBeta diversityDiversity (politics)BiodiversityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biodiversity—both above‐ and belowground—influences multiple functions in terrestrial ecosystems. Yet, it is unclear whether differences in above‐ and belowground species composition (β‐diversity) are associated with differences in multiple ecosystem functions (e.g., spatial turnover in ecosystem function). Here, we partitioned the contributions of above‐ and belowground β‐diversity and abiotic factors (geographic distance, differences in environments) on the spatial turnover of multiple grassland ecosystem functions. We compiled a dataset of plant and soil microbial communities and six indicators of grassland ecosystem functions (i.e., plant aboveground live biomass, plant nitrogen [N], plant phosphorus [P], root biomass, soil total N, and soil extractable P) from 18 grassland sites on four continents contributing to the Nutrient Network experiment. We used Mantel tests and structural equation models to disentangle the relationship between above‐ and belowground β‐diversity and spatial turnover in grassland ecosystem functions. We found that the effects of abiotic factors on the spatial turnover of ecosystem functions were largely indirect through their influences on above‐ and belowground β‐diversity, and that spatial turnover of ecosystem function was more strongly associated with plant β‐diversity than with soil microbial β‐diversity. These results indicate that changes in above‐ and belowground species composition are one mechanism that interacts with environmental change to determine variability in multiple ecosystem functions across spatial scales. As grasslands face global threats from shrub encroachment, conversion to agriculture, or are lost to development, the functions and services they provide will more strongly converge with increased aboveground community homogenization than with soil microbial community homogenization.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,991

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)0,0100,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,157 · 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.

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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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