Can antiherbivory resistance explain the abundance of woody species in a Neotropical savanna?
Notice bibliographique
Résumé
The disturbance resistance model states that, in nutrient-poor communities, species more resistant to herbivory should dominate over the more palatable ones. Here we postulated that the disturbance resistance model should explain the species abundances in a nutrient-poor Neotropical savanna community. If so, the highly resistant species should be the commonest, whereas the poorly resistant ones should be rare. In an area of 2500 m2of woodland cerrado, a type of savanna, we measured the abundance of all 61 species as the total basal area and 9 antiherbivore defence traits from 10 individuals of each species. We used multiple and simple linear regressions to test the relationships between abundance and each trait or total investment in defence. Abundance was negatively related to specific leaf area (R2 = 0.18, b = –0.87, P < 0.001), but not with the other traits nor with total defence. The relationship between specific leaf area and abundance showed that plant functional traits may influence species abundance and supported the idea that nonrandom and resource-mediated processes should prevail at a fine scale. Nevertheless, we did not find strong evidence that antiherbivory resistance can explain species abundance in resource-poor communities, in contrast to the prediction of the disturbance resistance model.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».