A STRUCTURAL EQUATION MODEL TO INTEGRATE CHANGES IN FUNCTIONAL STRATEGIES DURING OLD-FIELD SUCCESSION
Notice bibliographique
Résumé
From a functional perspective, changes in abundance, and ultimately species replacement, during succession are a consequence of integrated suites of traits conferring different relative ecological advantages as the environment changes over time. Here we use structural equations to model the interspecific relationships between these integrated functional traits using 34 herbaceous species from a Mediterranean old-field succession and thus quantify the notion of a plant strategy. We measured plant traits related to plant vegetative and reproductive size, leaf functioning, reproductive phenology, seed mass, and production on 15 individuals per species monitored during one growing season. The resulting structural equation model successfully accounts for the pattern of trait covariation during the first 45 years post-abandonment using just two forcing variables: time since site abandonment and seed mass; no association between time since field abandonment and seed mass was observed over these herbaceous stages of secondary succession. All other predicted traits values are determined by these two variables and the cause-effect linkage between them. Adding pre-reproductive vegetative mass as a third forcing variable noticeably increased the predictive power of the model. Increasing the time after abandonment favors species with increasing life span and pre-reproductive biomass and decreasing specific leaf area. Allometric coefficients relating vegetative and reproductive components of plant size were in accordance with allometry theory. The model confirmed the trade-off between seed mass and seed number. Maximum plant height and seed mass were major determinants of reproductive phenology. Our results show that beyond verbal conceptualization, plant ecological strategies can be quantified and modeled.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».