Intra‐specific and inter‐specific variation in specific leaf area reveal the importance of abiotic and biotic drivers of species diversity across elevation and latitude
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions Are patterns of intra‐ and inter‐specific functional trait variation consistent with greater abiotic filtering on community assembly at high latitudes and elevations, and greater biotic filtering at low latitudes and elevations? Locations Area de Conservación Guanacaste, Costa Rica; Santa Catalina Mountains, Arizona; Siskiyou Mountains, Oregon. Methods We measured woody plant species abundance and a key functional trait associated with competition for resources and environmental tolerance (specific leaf area, SLA) along elevational gradients in low‐latitude tropical (Costa Rica), mid‐latitude desert (Arizona) and high latitude mediterranean (southern Oregon) biomes. We explored patterns of abiotic and biotic filtering by comparing observed patterns of community‐weighted means and variances along elevational and latitudinal gradients to those expected under random assembly. In addition, we related trait variability to niches and explored how total trait space and breadth vary across broad spatial gradients by quantifying the ratio of intra‐ to inter‐specific variation. Results Both the community‐wide mean and variance of SLA decreased with increasing latitude, consistent with greater abiotic filtering at higher latitudes. Further, low‐elevation communities had higher trait variation than expected by chance, consistent with greater biotic filtering at low elevations. Finally, in the tropics and across latitude the ratio of intra‐ to inter‐specific variation was negatively correlated to species richness, which further suggests that biotic interactions influence plant assembly at low latitudes. Conclusions Intra‐ and inter‐specific patterns of SLA variation appeared broadly consistent with the idea that the relative strength of biotic and abiotic drivers on community assembly changes along elevational and latitudinal gradients; evidence for biotic drivers appeared more prominent at low latitudes and elevations and evidence for abiotic drivers appeared more prominent at high latitudes and elevations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».