Functional diversity and identity influence the self‐thinning process in young forest communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is increasing evidence that the strength of tree diversity effects on productivity varies considerably over the course of forest development. Evidence points to canopy closure and the subsequent self‐thinning as key phases of forest development during which positive diversity effects emerge. A number of studies have shown that self‐thinning can differ among species, and also in mixtures compared with monocultures. Yet, how diversity influences the process of canopy closure and self‐thinning remains poorly understood. In this study, using 11 years of growth and mortality records from a large diversity experiment, we fitted self‐thinning trajectories for 37 tree communities with equal initial densities and explored whether and how functional diversity and identity may affect these trajectories. We then examined whether the diversity effects on self‐thinning were influenced by differences in growth or in mortality. We found that tree communities' functional diversity and identity strongly influence the self‐thinning process. First, we observed that tree communities dominated by early successional species, and slow‐growing evergreens begin self‐thinning at a larger mean tree size. Second, we found that mixing species with contrasting resource‐use strategies, and the dominance of deciduous, fast‐growing species, reduce tree mortality rate in relation to mean tree size during self‐thinning (i.e. shallower self‐thinning slope). The lower rates of self‐thinning in these functionally diverse communities seem to be explained by both an increase in tree growth and a reduction in density‐related mortality simultaneously over time. Synthesis . Overall, this study highlights that increasing tree diversity has the potential to enhance forest productivity in the long term through a better performance during the self‐thinning process when competition for resources is most intense.
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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 | 0,001 | 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.
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 ».