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Enregistrement W4416902463 · doi:10.1111/1365-2745.70211

Are diverse forests thirstier? A meta‐analysis reveals no evidence for a consistent effect of species or functional diversity on tree transpiration

2025· article· en· W4416902463 sur OpenAlexafffund
Tanvir Ahmed Shovon, Nia Perron, Damien Bonal, Christian Messier, Audrey Maheu

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMonocultureTranspirationSpecies richnessSpecies diversityBiodiversityFunctional diversityProductivityFunctional response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tree species diversity can enhance forest productivity and resistance to climate extremes but can also increase transpiration rates, potentially exacerbating drought stress. A large variability in the effect of tree diversity on transpiration is found in the literature, and we conducted a meta‐analysis to help better understand drivers of this variability. We computed effect sizes by comparing tree transpiration of mixed plots to monocultures from 31 studies. We calculated effect sizes at the species (comparison of trees of a given species in monoculture vs. mixed plots) and community (comparison of transpiration by all trees in monoculture vs. mixed plots) levels and assessed the influence of species richness, functional richness, water limitation (drought or regional aridity) and functional identity at the species level. Our meta‐analysis revealed no overall effect of species or functional diversity on transpiration at the species or community level, instead emphasizing the large variability in the magnitude and direction of effects. Indeed, transpiration's response to diversity was not influenced by species richness nor functional richness, suggesting that these factors are not key drivers of variability on a large scale. At the species level, wood density and tree type (gymnosperm vs. angiosperm) mediated the effect of diversity on transpiration: under drought conditions, species with low wood density transpired less in mixtures than in monocultures while species with high wood density transpired more in mixtures than in monocultures. For gymnosperms, diversity had a diminishing influence on transpiration, mainly under drought condition. Synthesis : We found that neither species nor functional diversity had a systematic influence on the effect of diversity on transpiration. Instead, only functional identity was found to exert a driving influence. Overall, much of the variability in transpiration's response to diversity remained unexplained. These results highlight the challenge of predicting the response of transpiration to species mixing, suggesting the need to proactively investigate mixtures through experimentation to anticipate the implications of specific species assemblages on water resource use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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