Sapling leaf trait responses to light, tree height and soil nutrients for three conifer species of contrasting shade tolerance
Notice bibliographique
Résumé
We developed models to describe the responses of four commonly examined leaf traits (mass per area, weight, area and nitrogen (N) concentration) to gradients of light, soil nutrients and tree height in three conifer species of contrasting shade tolerance. Our observational dataset from the sub-boreal spruce forests of British Columbia included subalpine fir (Abies lasioscarpa [Hook.] Nutt; high shade tolerance), interior spruce (Picea glauca × Picea engelmannii [Moench] Voss; intermediate shade tolerance) and lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud. var. latifolia; low shade tolerance) saplings from 0.18 to 4.87 m tall, in 8-98% of total incident light, from field sites with <17.6 kg ha(-1) to >46.8 kg ha(-1) total dissolved N. Leaf weights and areas showed strong positive responses to light and height, but little or no response to soil nutrients. Parameter estimates indicated that the shape of leaf weight and area responses to light corresponded with shade tolerance ranking for the three species; pine had the most linear response whereas spruce and fir had asymptotic responses. Leaf N concentration responded positively to soil nutrients, negatively to light and idiosyncratically to height. The negative effect of light was only apparent on sites of high soil nutrient availability, and parameter estimates for the shape of the negative response also corresponded to shade tolerance ranking (apine = -0.79, aspruce = -0.15, afir = -0.07). Of the traits we measured, leaf mass per area showed the least response to light, soil nutrient and height gradients. Although it is a common practice in comparisons across many species, characterizing these conifers by mean values of their leaf traits would miss important intraspecific variation across environmental and size gradients. In these forests, parameter estimates representing the intraspecific variability of leaf trait responses can be used to understand relative shade tolerances.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».