Data from: Functional and phylogenetic diversity promotes litter decomposition across terrestrial ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Litter decomposition is a vital process of carbon and nutrient cycling in terrestrial ecosystems. Despite rapid declines in plant diversity worldwide, the plant diversity effects on litter decomposition, along with the factors driving their directions and magnitudes, remain uncertain. Location: Globe. Time period: 1985-2018. Major taxa studied: Plants. Methods: By synthesizing 492 paired observations of leaf litter mixtures and monocultures from 110 studies, we conducted a global meta-analysis of the effects of litter mixtures on litter decomposition rates, which were calculated as k coefficients from mt/m0 =e-kt, where mt/m0 was litter mass remaining proportion corresponding to time t. Results: Litter mixtures on average increased litter decomposition rates by 5.6% (95% confident intervals, 3.0%-8.1%), and the effects of litter mixtures increased with litter species richness, the functional diversity of chemical traits (leaf C, N, P contents and C:N ratio) and phylogenetic diversity consistently across terrestrial ecosystems. The decomposer abundance and function, including soil fauna abundance, microbial biomass, and extracellular enzyme activities were positively associated with litter mixture effects on decomposition rates. The structural equation models accounted for 48.6% of the global variation in litter decomposition rates and revealed that the positive effects of litter functional diversity on decomposer abundance and function led to increased litter decomposition rates, while litter phylogenetic diversity had a direct effect on litter decomposition rates. Main conclusions: The functional diversity of the chemical traits and phylogenetic diversity, both as indicators for complementarity effects, are important drivers for increasing litter mixture effects on decomposition. The positive litter diversity effects on decomposition rates are mechanistically linked with soil fauna abundance, microbial biomass, and extracellular enzyme activities. Our results suggest that plant diversity, especially functional and phylogenetic diversity, increases decomposer abundance and function, and thus plays a key role in the carbon and nutrient cycling across terrestrial ecosystems.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».