Multiple dimensions of phylogenetic diversity are needed to explain the complex aboveground–belowground diversity relationships
Notice bibliographique
Résumé
The complex relationship between aboveground and belowground diversity and whether they act as surrogates for one another remains unresolved. Increasing evidence suggests that investigating phylogenetic diversity could provide valuable insights into the interplay between plants and soil microbes, but the proliferation of phylogenetic diversity metrics has hindered comparative studies and the identification of general patterns. To overcome this challenge, we implemented a multi‐dimensional framework that classifies phylogenetic diversity metrics into three dimensions: richness, divergence, and regularity, each of which captures different ecological aspects of species differences. Then we applied this framework to investigate the relationship between above and belowground diversity in a subtropical forest in eastern China. We found that phylogenetic diversity of plant and soil microbes, including bacteria and fungi, were more strongly correlated at the richness and regularity dimensions compared with divergence dimension. Further analyses revealed that these observed correlation patterns align with variations in soil total phosphorus content, a key factor influencing both plant and microbial phylogenetic diversity at richness and regularity dimensions. Together, our study demonstrated the necessity of using a multi‐dimensional approach to advance our understanding of the complex relationships between plant and soil microbial biodiversity.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».