Partitioning changes in ecosystem productivity by effects of species interactions in biodiversity experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Species interactions affect ecosystem productivity. Positive interactions (resource partitioning and facilitation) increase productivity while negative interactions (species interference) decrease productivity relative to the null expectations defined by monoculture yields. Effects of competitive interactions (resource competition) can be either positive or negative. Distinguishing effects of species interactions is therefore difficult, if not impossible, with current biodiversity experiments involving mixtures and full density monocultures. To partition changes in ecosystem productivity by effects of species interactions, we modify null expectations with competitive growth responses, i.e., proportional changes in individual size (biomass or volume) expected in mixture based on species differences in growth and competitive ability. We use partial density (species density in mixture) monocultures and the competitive exclusion principle to determine maximum competitive growth responses and full density monoculture yields to measure species ability to achieve maximum competitive growth responses in mixture. Deviations of observed yields from competitive expectations represent the effects of positive/negative species interactions, while the differences between competitive and null expectations reflect the effects of competitive interactions. We demonstrate the effectiveness of our competitive partitioning model in distinguishing effects of species interactions using both simulated and experimental species mixtures. Our competitive partitioning model enables meaningful assessments of species interactions at both species and community levels and helps disentangle underlying mechanisms of species interactions responsible for changes in ecosystem productivity and identify species mixtures that maximize positive effects.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».