Environmental heterogeneity at two spatial scales affects litter diversity–decomposition relationships
Notice bibliographique
Résumé
The effects of biodiversity on ecological processes have been experimentally evaluated mainly at the local scale under homogeneous conditions. To scale up experimentally based biodiversity-functioning relationships, there is an urgent need to understand how such relationships are affected by the environmental heterogeneity that characterizes larger spatial scales. Here, we tested the effects of an 800-m elevation gradient (a large-scale environmental factor) and forest habitat (a fine-scale factor) on litter diversity-decomposition relationships. To better understand local and landscape scale mechanisms, we partitioned net biodiversity effects into complementarity, selection, and insurance effects as applicable at each scale. We assembled different litter mixtures in aquatic microcosms that simulated natural tree holes, replicating mixtures across blocks nested within forest habitats (edge, interior) and elevations (low, mid, high). We found that net biodiversity and complementarity effects increased over the elevation gradient, with their strength modified by forest habitat and the identity of litter in mixtures. Complementarity effects at local and landscape scales were greatest for combinations of nutrient-rich and nutrient-poor litters, consistent with nutrient transfer mechanisms. By contrast, selection effects were consistently weak and negative at both scales. Selection effects at the landscape level were due mainly to nonrandom overyielding rather than spatial insurance effects. Our findings demonstrate that the mechanisms by which litter diversity affects decomposition are sensitive to environmental heterogeneity at multiple scales. This has implications for the scaling of biodiversity-ecosystem function relationships and suggests that future shifts in environmental conditions due to climate change or land use may impact the functioning of aquatic ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».