Functionally diverse tree stands reduce herbaceous diversity and productivity via canopy packing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is extensive experimental evidence for the importance of biodiversity in sustaining ecosystem functioning. However, such experiments typically prevent immigration by continuously removing non‐target species, thereby questioning the generality of these findings to real‐world ecosystems. This is particularly true in forest ecosystems where understorey herbaceous species are key biodiversity components but are usually weeded in tree diversity experiments. Consequently, little is known about how tree diversity influences the natural dynamics of understorey herbaceous layers. We conducted a 3‐year non‐weeded tree diversity experiment composed of eight woody species differing widely in plant economic strategies. We examined how the functional diversity and identity of tree species mixtures drive the temporal dynamics of understorey productivity, functional diversity and composition through canopy packing (CP). Tree mixtures with high functional diversity experienced increased CP over time, thereby decreasing understorey productivity and diversity. Furthermore, herbaceous communities were dominated by species with functional traits typical of low‐light conditions [lower community‐weighted mean (CWM) of maximum plant height, but larger CWM of specific leaf area] in response to increased CP. Our results provide mechanistic insights into the role of tree functional diversity in shaping the dynamics of biomass, functional diversity and composition of the understorey herbaceous layer during the early successional period. It is expected that the effects of tree functional diversity would also be relevant over time due to the increasing usage of canopy space. This study highlights the significance of natural community processes in determining the effects of tree diversity on the temporal dynamics of previously neglected ecosystem structures and functioning. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».