Integrating Biodiversity into the State Factor Framework of Ecosystem Ecology: An Artist's Rendition
Notice bibliographique
Résumé
Research in the field of Biodiversity and Ecosystem Functioning has shown species diversity to be a major driver of ecosystem properties, including carbon sequestration in plants and soils. However, most of this research has occurred in small, carefully controlled experimental plots that have not assessed effects of abiotic ecosystem controls such as climate and topography. To date, fewer studies have examined the effects of biodiversity on ecosystem processes at the whole-landscape scale. Because of this, some ecosystem ecologists question biodiversity as a major contributor to ecosystem processes, instead identifying species functional traits and abiotic factors as the primary significant ecosystem drivers. In the article, "Ecosystem context illuminates conflicting roles of plant diversity in carbon storage" (Adair et al., in review), the authors examine how plant diversity, plant functional traits, and abiotic factors together affect carbon sequestration across temperate and boreal forests in Québec. They combine plot-scale measurements across broad spatial scales with structural equation modeling to identify direct and indirect effects of these different controls. This poster seeks to provide a concise visual depiction of the processes involved in carbon sequestration in the landscape, and illustrate the main findings of the paper in a format accessible to a general audience. Specifically, it shows biodiversity included under the umbrella of "biotic factors" in the State Factor Framework commonly used in ecosystem ecology, and discusses the ways in which plant diversity influenced carbon pools in these forests. I aim to make this poster simple enough to be accessible to a layperson, but with enough detailed information drawn from the Adair et al. article to serve as a useful tool in understanding the results of the paper for scientists who already have a working knowledge of ecosystem processes and carbon cycling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».