Spatial turnover of multiple ecosystem functions is more associated with plant than soil microbial β‐diversity
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».