The underlying basis for the trade‐off between leaf size and leafing intensity
Notice bibliographique
Résumé
Summary Recent studies have reported a consistent trade‐off between leaf size (mass) and leafing intensity (the number of leaves produced per unit of supporting stem tissue volume); however, a theoretical basis for this trade‐off has not been described. We explore the mechanistic basis for this trade‐off and assess the relationship in the light of other prominent theories for allometric biomass partitioning. We show algebraically how the allocation of mass to leaves versus stems and the density of stem tissue can potentially influence this trade‐off. To assess these possible effects, we compared the relationship between leaf size and leafing intensity, expressed on both mass and volume basis, at the level of a single branch as well as the entire above‐ground plant in 61 forbs over a 3‐year period. Our results support the idea that the trade‐off between leaf size and volume‐based leafing intensity depends on both biomass investment (leaves vs. stems) and stem bulk density (mass vs. volume), whereas the trade‐off between leaf size and mass‐based leafing intensity only depends on the biomass investment. Similar exponents in the scaling of leaf mass vs. stem mass and stem mass vs. stem volume at branch and whole plant levels lead to similar trade‐offs. An isometric trade‐off between leaf size and volume‐based leafing intensity is consistent with a constant biomass partitioning between leaves and stems as well as constant stem tissue density. Conversely, an allometric trade‐off between leaf size and volume‐based leafing intensity arises when biomass allocation is allometric and stem bulk density varies with plant size.
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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 | 0,001 | 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 ».