Fossil leaf economics quantified: calibration, Eocene case study, and implications
Notice bibliographique
Résumé
Leaf mass per area (M A ) is a central ecological trait that is intercorrelated with leaf life span, photosynthetic rate, nutrient concentration, and palatability to herbivores. These coordinated variables form a globally convergent leaf economics spectrum, which represents a general continuum running from rapid resource acquisition to maximized resource retention. Leaf economics are little studied in ancient ecosystems because they cannot be directly measured from leaf fossils. Here we use a large extant data set (65 sites; 667 species-site pairs) to develop a new, easily measured scaling relationship between petiole width and leaf mass, normalized for leaf area; this enables M A estimation for fossil leaves from petiole width and leaf area, two variables that are commonly measurable in leaf compression floras. The calibration data are restricted to woody angiosperms exclusive of monocots, but a preliminary data set (25 species) suggests that broad-leaved gymnosperms exhibit a similar scaling. Application to two well-studied, classic Eocene floras demonstrates that M A can be quantified in fossil assemblages. First, our results are consistent with predictions from paleobotanical and paleoclimatic studies of these floras. We found exclusively low-M A species from Republic (Washington, U.S.A., 49 Ma), a humid, warm-temperate flora with a strong deciduous component among the angiosperms, and a wide M A range in a seasonally dry, warm-temperate flora from the Green River Formation at Bonanza (Utah, U.S.A., 47 Ma), presumed to comprise a mix of short and long leaf life spans. Second, reconstructed M A in the fossil species is negatively correlated with levels of insect herbivory, whether measured as the proportion of leaves with insect damage, the proportion of leaf area removed by herbivores, or the diversity of insect-damage morphotypes. These correlations are consistent with herbivory observations in extant floras and they reflect fundamental trade-offs in plant-herbivore associations. Our results indicate that several key aspects of plant and plant-animal ecology can now be quantified in the fossil record and demonstrate that herbivory has helped shape the evolution of leaf structure for millions of years.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».