Trait‐based community assembly of aquatic macrophytes along a water depth gradient in a freshwater lake
Notice bibliographique
Résumé
Summary Trait‐based approaches provide a framework for integrating the distribution of functional traits associated with ecological strategies into the responses of plant community dynamics along environmental gradients. We used a trait‐based approach to unravel the processes governing macrophyte community assembly along a water depth gradient. We sampled 42 plots and 1513 individual plants and measured 12 functional traits and abundance of 17 macrophyte species. The results showed significant evidences of habitat filtering (i.e. a significant reduction in the range and variance of trait values) and of niche differentiation (i.e. trait values distributed more evenly than expected), both of which affected the functional responses of macrophyte communities associated with different sets of traits in significant different patterns along the gradient. Habitat filtering effects increased significantly for specific leaf area and leaf carbon content along the gradient. Niche differentiation effects increased significantly for leaf dry mass content, but decreased for ramet size, shoot height and leaf carbon content with increasing water depth, implying that the relative strength of biotic competition in a specific functional niche would vary with water depth. Intraspecific trait variability promoted significantly the detection of habitat filtering effects on stem diameter, lamina thickness and stem dry mass content, and niche differentiation effects on specific leaf area, leaf dry mass content, shoot height, stem diameter, stem dry mass content and ramet size. Community assembly processes shape the functional trait distribution within communities along environmental gradients through hierarchical effects of habitat filtering and niche differentiation. Our study highlights that niche differentiation plays a structuring role in macrophyte community assembly and that intraspecific trait variability is an important factor influencing macrophyte community dynamics.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».