Plant functional trait dissimilarity drives plant mixture effects on fine root biomass and trait variations
Notice bibliographique
Résumé
Fine roots are critical for soil resource uptake, yet how declining plant diversity alters fine root biomass (RB) and traits remains unclear. We tested how plant functional trait dissimilarity in shade tolerance, drought tolerance, growth rate, and nitrogen-fixation ability drives variation in root attributes. Using a global meta-analysis, we examined how functional dissimilarity affects RB and community-weighted mean rooting depth (WRD), root length density (RLD), and specific root length (SRL). Shade-tolerant dissimilarity reduced RB and SRL but increased RLD. Drought-tolerant dissimilarity decreased RLD, growth-rate dissimilarity increased SRL, and nitrogen-fixation dissimilarity increased both RB and RLD. Over time, drought-tolerant dissimilarity increasingly suppressed RLD, growth-rate dissimilarity switched from negative to positive effects on RB but from weak positive to negative effects on RLD, and nitrogen-fixation dissimilarity showed progressively stronger positive effects on RB and RLD. With increasing soil depth, shade-tolerant dissimilarity effects intensified (more negative on RB, more positive on RLD), growth-rate dissimilarity effects shifted from positive to negative on RB, and nitrogen-fixation dissimilarity effects on RLD weakened. Climate did not modulate these responses. These findings highlight that functional trait dissimilarity mediates diversity effects on belowground processes and offer insights for enhancing root productivity and ecosystem carbon sequestration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».