Risk of Facilitated Invasion Depends Upon Invader Identity, Not Environmental Severity, Along an Aridity Gradient
Notice bibliographique
Résumé
Positive interactions can drive the assembly of desert plant communities, but we know little about the species-specificity of positive associations between native shrubs and invasive annual species along aridity gradients. These measures are essential for explaining, predicting, and managing community-level responses to plant invasions and environmental change. Here, we measured the intensity of spatial associations among native shrubs and the annual plant community—including multiple invasive species and their native neighbors—along an aridity gradient across the Mojave and San Joaquin Deserts, United States. Along the gradient, we sampled the abundance and species richness of invasive and native annual species using 180 pairs of shrub and open microsites. Across the gradient, the invasive annuals Bromus madritensis ssp. rubens ( B. rubens ), B. tectorum , B. diandrus, Hordeum murinum , and Brassica tournefortii were consistently more abundant under shrubs than away from shrubs, suggesting positive effects of shrubs on these species. In contrast, abundance of the invasive annual Schismus spp. was greater away from shrubs than under shrubs, suggesting negative effects of shrubs on this species. Similarly, native annual abundance (pooled) and native species richness were greater away from shrubs than under shrubs. Shrub-annual associations were not influenced by shrub size or aridity. Interestingly, we found correlative evidence that B. rubens reduced native abundance (pooled), native species richness, and exotic abundance (pooled) under, but not away from shrubs. We conclude that native shrubs have considerable potential to directly (by increasing invader abundance) and indirectly (by increasing negative impacts of invaders on neighbors) facilitate plant invasions along broad environmental gradients, but these effects may depend more upon invader identity than environmental severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 ».