Higher tree diversity is linked to higher tree mortality
Notice bibliographique
Résumé
Examining the relationship between tree diversity and ecosystem functioning has been a recent focus of forest ecology. Particular emphasis has been given to the impact of tree diversity on productivity and to its potential to mitigate negative global change effects; however, little attention has been paid to tree mortality. This is critical because both tree mortality and productivity underpin forest ecosystem dynamics and therefore forest carbon sequestration. Neglecting tree mortality leaves a large part of the picture undocumented. Here we show that increasingly diverse forest stands have increasingly high mortality probabilities. We found that the most species-rich stands in temperate biomes had mortality probabilities more than sevenfold higher than monospecific stands (∼0.6% year−1 in monospecific stands to 4.0% year−1 in the most species-rich stands) while in boreal stands increases were less pronounced but still significant (∼1.1% year−1 in monospecific stands to 1.8% year−1 in the most species-rich stands). Tree species richness was the third-most-important predictor of mortality in our models in temperate forests and the fifth-most-important predictor in boreal forests. Our results highlight that while the promotion of tree diversity undoubtedly has many positive effects on ecosystem functioning and the services that trees provide to humanity, it remains important to consider all aspects of forest dynamics in order to properly predict the implications of maintaining and promoting tree diversity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».