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Enregistrement W4416905508 · doi:10.1038/s41559-025-02909-y

Arthropod species loss underpins biomass declines

2025· article· en· W4416905508 sur OpenAlexaff
Benjamin Wildermuth, Maximilian Bröcher, Emma Ladouceur, Sebastian T. Meyer, Holger Schielzeth, Michael Staab, Rafael Achury, Nico Blüthgen, Lionel R. Hertzog, Jes Hines, Christiane Roscher, Oliver Schweiger, Wolfgang W. Weisser, Anne Ebeling

Notice bibliographique

RevueNature Ecology & Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSpecies richnessBiodiversityBiomass (ecology)Abundance (ecology)ArthropodSpecies diversityCommunityCommon species

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent declines in arthropod diversity, abundance and biomass are central to the global biodiversity crisis. Yet, we lack a mechanistic understanding of the respective contributions of species richness, species identity and abundance to overall biomass change, and how the environment filters these processes. Synthesizing 11 years of data from a biodiversity experiment and from farmed grasslands in central Europe across a gradient of plant species richness and land-use intensity, we show that local arthropod biomass declines were predominantly (>90%) linked to species richness losses. Abundance declines among persisting species accounted for only 5-8% of lost biomass. The role of species identity depended on the environment and diminished over time: especially under high plant diversity and low land-use intensity, arthropod species with both below-average total biomass and above-average individual biomass (large, rare species) contributed disproportionately to species turnover-but this was only detectable in early years when the communities were still relatively abundant. We conclude that arthropod communities are currently homogenizing towards few common species of similar biomass, probably reducing their adaptability to future environmental change. Increasing the diversity and reducing the land-use intensity of grasslands may mitigate ongoing community simplification and loss of arthropod diversity and functioning.

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)0,000
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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