Does trait plasticity of three boreal nutrient-conserving species relate to their competitive ability?
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates potential differences in trait plasticity as an additional contributing mechanism explaining ericaceous shrub dominance during different periods after logging. Two ericaceous species (Kalmia angustifolia, Rhododendron groenlandicum), and black spruce plants (Picea mariana), were submitted to combinations of 3 light levels and 2 levels of nitrogen addition during a simulated growing season of 9 weeks under greenhouse conditions. Plant traits related to light (photosynthesis, leaf mass per unit of area, leaf and aboveground biomass allocation, foliar N concentration) and nutrient acquisition (root mass ratio, specific absorption ratio, absorption of 15N) were measured in response to the manipulation of these resources. The leaf mass per unit of area (LMA) of both ericaceous species was significantly reduced by shading; LMA of Rhododendron and Kalmia was, respectively, 54% and 31% higher in the highest light treatment. The LMA of black spruce was unchanged in response to light level. There were few differences among species in trait response to N addition. Black spruce was characterized by higher nutrient absorption rate and specific absorption rate at higher N levels compared to the 2 ericads. With the exception of LMA, plasticity to light was higher for Kalmia; in contrast, plasticity to N addition was higher for Rhododendron and black spruce. Finally, LMA appears to be a key trait explaining the competitive advantage of ericaceous species (especially Rhododendron) and potential encroachment on forested sites after disturbance.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».