Evenness mediates the global relationship between forest productivity and richness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1. Biodiversity is an important component of natural ecosystems, with higher species richness often correlating with an increase in ecosystem productivity. Yet, this relationship varies substantially across environments, typically becoming less pronounced at high levels of species richness. However, species richness alone cannot reflect all important properties of a community, including community evenness, which may mediate the relationship between biodiversity and productivity. If the evenness of a community correlates negatively with richness across forests globally, then a greater number of species may not always increase overall diversity and productivity of the system. Theoretical work and local empirical studies have shown that the effect of evenness on ecosystem functioning may be especially strong at high richness levels, yet the consistency of this remains untested at a global scale. 2. Here, we used a dataset of forests from across the globe, which includes composition, biomass accumulation and net primary productivity, to explore whether productivity correlates with community evenness and richness in a way that evenness appears to buffer the effect of richness. Specifically, we evaluated whether low levels of evenness in speciose communities correlate with the attenuation of the richness–productivity relationship. 3. We found that tree species richness and evenness are negatively correlated across forests globally, with highly speciose forests typically comprising a few dominant and many rare species. Furthermore, we found that the correlation between diversity and productivity changes with evenness: at low richness, uneven communities are more productive, while at high richness, even communities are more productive. 4. Synthesis . Collectively, these results demonstrate that evenness is an integral component of the relationship between biodiversity and productivity, and that the attenuating effect of richness on forest productivity might be partly explained by low evenness in speciose communities. Productivity generally increases with species richness, until reduced evenness limits the overall increases in community diversity. Our research suggests that evenness is a fundamental component of biodiversity–ecosystem function relationships, and is of critical importance for guiding conservation and sustainable ecosystem management decisions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».