How size and resource traits control species' biomass in monoculture and mixture and drive biodiversity–ecosystem functioning relationships
Notice bibliographique
Résumé
Humans are driving unprecedented environmental change, causing the loss of species from local ecosystems. This local species loss is likely to result in declines in ecosystem functioning but understanding why these so‐called biodiversity–ecosystem functioning relationships vary is crucial for conservation and sustainable land management. Previous studies have shown that variation among biodiversity–ecosystem functioning (BEF) relationships can be explained by a ‘function–dominance correlation', i.e. the correlation of species' biomass in monoculture (‘functioning') versus mixtures (‘dominance'). One potential reason for the importance of the function–dominance correlation is its relationship to underlying plant traits. Here, we explore which traits control species' biomass in monoculture and mixture and thereby drive the function–dominance correlation, and hence BEF relationships. To do this, we perform a modeling experiment with six trait‐based models of plant community dynamics and classify model traits as either ‘size' or ‘resource' traits. This approach allows us to better generalize across systems that differ in terms of their key traits and/or how a given trait affects individual performance and ecosystem functioning. We found that size traits, but not resource traits, predicted species' monoculture biomass in five out of the six models. However, in mixture, resource traits became more important and – in addition to size traits – explained substantial variation in species' biomass in four models. In models where size traits were consistently important predictors of biomass variance in monoculture and mixture, the function–dominance correlation was high, and BEF relationships were strongly positive. Our analysis shows how generalizable categories of functional traits allow predicting BEF relationships across systems, and thereby the potential effects of losing species on ecosystem functioning.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».