Are diverse forests thirstier? A meta‐analysis reveals no evidence for a consistent effect of species or functional diversity on tree transpiration
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».