Increasing synchrony opposes stabilizing effects of species richness on terrestrial communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Ecological theory has predicted that species richness should stabilize communities, with mechanisms including species synchrony and population variability determining the net impacts. While these theories have been supported empirically, results can be sensitive to taxonomic bias as studies are often focussed on plants. Trophic differences between consumers and primary producers can lead to varying stabilizing effects of species richness. Here, we compared the impact of species richness on community variability in four taxonomic groups: terrestrial birds, mammals, invertebrates and plants. Location Global. Method Using data from 6763 time series globally (BioTIME) for four terrestrial taxa, we quantified community and population variability and species synchrony based on abundance fluctuations over time. Results Species richness destabilized communities through increasing synchrony and stabilized communities through reducing population variability in all taxa. Such opposing effects weakened the net impacts of species richness on communities. Population variability had higher importance relative to synchrony in plant communities. By contrast, synchrony had more comparable (or even higher) importance compared with population variability in animal communities. When synchrony and population variability were not controlled, stabilizing impacts of species richness were detected in plant communities only. Main Conclusions Our results highlight how species richness drives stabilizing and destabilizing mechanisms simultaneously across all taxa, with strong taxonomic variation in the relative importance of these mechanisms in regulating community variability. This questions the generality of previous findings on stabilizing impacts of species richness based on limited taxonomic coverage. Additionally, our results indicate the need to understand how the importance of stabilizing and destabilizing mechanisms differs in determining community variability across organisms and environments.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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.
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 ».