Context dependency of tree diversity effects on standardized substrates decomposition: Role of tree functional composition, mycorrhizal type and climatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tree diversity influences litter decomposition both directly, through changes in litter quality and composition, and indirectly, by altering the local decomposition environment (LDE). However, the role of the LDE in shaping litter decomposition rates remains less explored than the direct effects. A standardized decomposition experiment using cellulose and wood substrates was conducted over the course of a year across seven tree diversity experiments in Europe and North America to explore how tree diversity, through its influence on the LDE, impacts decomposition rates. Tree functional diversity enhanced the decomposition rate of high‐quality substrate (cellulose) but had no effect on the decomposition rate of low‐quality substrate (wood). The impact of LDE was context‐dependent, with decomposition rates being highest under favourable climatic conditions, such as moderate temperatures and high precipitation. Contrary to the common assumption that litter decomposes faster in broadleaved and arbuscular (AM)‐dominated stands, our findings show that decomposition was faster in mixtures containing coniferous species and ectomycorrhizal (EM)‐associated trees, suggesting that LDE plays a larger role than initially thought. Synthesis . This study highlights the crucial role of LDE in shaping decomposition rates. While tree functional diversity generally enhances decomposition under favourable climatic conditions, LDE played a more significant role than previously recognized in EM stands, suggesting that faster decomposition rates in AM stands are primarily due to litter quality. These findings emphasize the context‐dependent nature of decomposition and the importance of considering LDE in understanding how tree diversity influences decomposition processes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».