Species abundances surpass richness effects in the biodiversity-ecosystem function relationship across marine fishes
Notice bibliographique
Résumé
High biological diversity (or biodiversity) is thought to bolster communities against disturbances, leading to higher levels of ecosystem functioning. While the biodiversity-ecosystem function (BEF) relationship is evident in studies equating diversity to species richness, it is still unclear which ecological mechanisms can produce different observational BEF effects. Here, we combine 7686 individual growth curves across 1480 species with 2957 local community surveys to generate a process-based estimate of biomass production to assess the BEF relationship across marine reef fishes. We find that the effects of Hill diversity emphasising abundances outpace those of species richness and community evenness on biomass productivity. In high-latitude temperate regions, species abundances and richness have parallel effects on reef fish productivity. However, in the tropics, species abundances surpass species richness in their effects on functioning. These latitudinal disparities can be explained by trade-offs in the relationship between abundance and per-capita productivity. As whole-community productivity remains relatively stable across most of the diversity gradient, these trade-offs are presumably driven by metabolic constraints on growth and body size imposed by warmer temperatures. It appears that biodiversity can only support ecosystem functioning to a limited extent and environmental stressors likely limit the biomass production of marine fishes globally.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».