Data and code from: Loss of resource-conservative species affects plant phylogenetic and functional structure under long-term snow addition
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and human activities are increasingly influencing ecological communities. Within this context, increasing extreme snow events and persistent livestock grazing are known to pose significant challenges to alpine ecosystems on the Tibetan Plateau. However, the mechanisms driving long-term community assembly and structural changes under these concurrent pressures remain unclear. Here, we used a 16-year field experiment in a Tibetan alpine grassland to investigate the effects of spring snow addition and yak grazing on taxonomic, phylogenetic, and functional community diversity and structure. We found that snow addition was the primary driver of community structure, while the effects of grazing were less pronounced. Specifically, snow addition shifted the phylogenetic structure from being random to overdispersed. This shift was driven by the selective loss of species with conservative resource-use strategies (i.e., those with high leaf dry matter content and low specific leaf area), which were phylogenetically more closely related to the residents than were the gained species. In contrast, communities remained functionally clustered under all treatments. This resulted from opposing structural shifts in individual traits, where leaf dry matter content became more overdispersed, while plant height and leaf nitrogen content (LNC) became more clustered, driven by the loss of taller species and the gain of species with low LNC. This decoupling between phylogenetic and functional responses suggests that environmental filtering selects for convergent functional adaptations among phylogenetically distant species. Our findings highlight the importance of considering multi-faceted diversity metrics when exploring community assembly, and provide the first experimental evidence that long-term snow addition reshapes plant phylogenetic community structure on the Tibetan Plateau. Importantly, the loss of conservative species suggests that altered snow regimes may potentially shift key ecosystem functions in alpine grasslands. Our findings also demonstrate that integrating species gain and loss is essential for a predictive understanding of long-term community dynamics under global change.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,330 | 0,148 |
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 ».