Edaphic filters and the functional structure of plant assemblages in grasslands in southern <scp>B</scp>razil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions We analysed trait convergence and trait divergence assembly patterns across a metacommunity of grassland types (dry, wet and rocky) occurring along an edaphic gradient. We asked whether (1) floristics and phylogenetic structures vary among grassland types; (2) there is convergence and/or divergence in plant traits along the gradient; (3) the functional structure is influenced by phylogeny; and (4) abiotic or biotic filters generate the assembly patterns. Location Campos Gerais region, Paraná State, southern Brazil (ca. 25°15′02″ S, 49°59′59″ W). Methods We sampled plant functional traits and soil variables at 81.1‐m 2 quadrats in three natural grassland vegetation types across three different sites. We analysed the relationship between species composition (abundance), phylogenetic relationships, functional traits and soil characteristics using matrix correlations, where soil characteristics were the predictors of functional and phylogenetic assembly patterns. Results A total of 168 plant species were sampled on the three vegetation types. Wet grassland quadrats were more similar to each other in species composition and phylogeny than with those on dry and rocky grasslands. We found trait convergence (not phylogenetically constrained) and trait divergence (phylogenetically constrained) assembly patterns in the three vegetation types along the edaphic gradient. Traits that generated convergence and divergence are related to strategies for survival in dry and low nutrient availability soils; nutritional soil gradient determined trait differences at small scales. Conclusion Species composition and phylogenetic structure of communities occurring in different grassland types are related to edaphic gradient. The occurrence of both trait convergence and trait divergence patterns suggests, respectively, that environmental filters and biotic filters (competition) are structuring the plant assemblages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».