Positive heterospecific interactions can increase long‐term diversity of plant communities more than negative conspecific interactions alone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Negative conspecific interactions have been shown to promote diversity in plant communities, as have some heterospecific interactions such as intransitive competition and facilitation. However, it is unclear whether combinations of conspecific and other heterospecific interactions can also promote diversity in plant communities. We therefore investigated the effects of heterospecific plant interaction network architecture with and without conspecific interactions on alpha diversity, beta diversity and long‐term diversity. We simulated long‐term plant community dynamics for theoretical plant interaction scenarios with modular, ring and nested networks of positive or negative heterospecific interactions and conspecific interactions, using a spatially explicit cellular automaton model that accounted for stochastic effects. Throughout the simulations several measures of diversity were recorded. The way that heterospecific interactions affected diversity depended strongly on various characteristics of the architecture of the interaction network. Negative conspecific interactions generally promoted alpha diversity and reduced beta diversity, with a few key exceptions. Positive heterospecific ring interactions that resulted in cyclic appearance and disappearance of species groups led to the greatest long‐term diversity (a measure of the total diversity over time). This study provides new theoretical insights into how the network architecture of heterospecific plant interactions can affect the diversity of plant communities over time and provides the first evidence that heterospecific plant interactions can increase long‐term diversity more than negative conspecific interactions alone. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».