Plant Trait-Species Abundance Relationships Vary with Environmental Properties in Subtropical Forests in Eastern China
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how plant trait-species abundance relationships change with a range of single and multivariate environmental properties is crucial for explaining species abundance and rarity. In this study, the abundance of 94 woody plant species was examined and related to 15 plant leaf and wood traits at both local and landscape scales involving 31 plots in subtropical forests in eastern China. Further, plant trait-species abundance relationships were related to a range of single and multivariate (PCA axes) environmental properties such as air humidity, soil moisture content, soil temperature, soil pH, and soil organic matter, nitrogen (N) and phosphorus (P) contents. At the landscape scale, plant maximum height, and twig and stem wood densities were positively correlated, whereas mean leaf area (MLA), leaf N concentration (LN), and total leaf area per twig size (TLA) were negatively correlated with species abundance. At the plot scale, plant maximum height, leaf and twig dry matter contents, twig and stem wood densities were positively correlated, but MLA, specific leaf area, LN, leaf P concentration and TLA were negatively correlated with species abundance. Plant trait-species abundance relationships shifted over the range of seven single environmental properties and along multivariate environmental axes in a similar way. In conclusion, strong relationships between plant traits and species abundance existed among and within communities. Significant shifts in plant trait-species abundance relationships in a range of environmental properties suggest strong environmental filtering processes that influence species abundance and rarity in the studied subtropical forests.
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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) | 0,000 | 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 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 ».