Testing the ectomycorrhizal‐dominance hypothesis for ecosystem multifunctionality in a subtropical mountain forest
Notice bibliographique
Résumé
Mycorrhizal associations are key mutualisms that shape the structure of forest communities and multiple ecosystem functions. However, we lack a framework for predicting the varying dominance of distinct mycorrhizal associations in an integrated proxy of multifunctionality across ecosystems. Here, we used the datasets containing diversity of mycorrhizal associations and 18 ecosystem processes related to supporting, provisioning, and regulating services to examine how the dominance of ectomycorrhiza (EcM) associations affects ecosystem multifunctionality in subtropical mountain forests in Southwest China. Meanwhile, we synthesized the prevalence of EcM-dominant effects on ecosystem functioning in forest biomes. Our results demonstrated that elevation significantly modified the distributions of EcM trees and fungal dominance, which in turn influenced multiple functions simultaneously. Multifunctionality increased with increasing proportion of EcM associations, supporting the ectomycorrhizal-dominance hypothesis. Meanwhile, we observed that the impacts of EcM dominance on individual ecosystem functions exhibited different relationships among forest biomes. Our findings highlight the importance of ectomycorrhizal dominance in regulating multifunctionality in subtropical forests. However, this ectomycorrhizal feedback in shaping ecosystem functions cannot necessarily be generalized across forests. Therefore, we argue that the predictions for ecosystem multifunctionality in response to the shifts of mycorrhizal composition could vary across space and time.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».