Tree seedling growth, survival, and morphology in response to landscape-level variation in soil resource availability in northern Michigan
Notice bibliographique
Résumé
To investigate causes of tree species distributions across soil resources in northern Michigan, we conducted a seedling transplant experiment with five species showing different site affinities: Acer saccharum Marsh. (sugar maple), Prunus serotina Ehrh. (black cherry), and Fraxinus americana L. (white ash), which are associated with high-fertility mesic moraine; Quercus rubra L. (red oak), associated with intermediate sites; and Quercus velutina Lam. (black oak), associated with low-fertility droughty outwash sites. Seedlings were planted in plots stratified across variation in light and soil nutrient and water availability. After one growing season, under 14%27% canopy openness, species tended to trade off between high survival on outwash versus high relative growth rate of root + stem mass (RGRrs) on moraine. The high survivorship of black and red oak on outwash was associated with greater root and whole-plant mass in comparison with sugar maple, white ash, and black cherry. High RGRrs on high-fertility moraine for these latter species was associated with high fine root area per unit whole-plant mass and plasticity to increase specific root area in response to increased soil resources. We did not detect a similar survivalgrowth trade-off for seedlings grown at lower light (3%10%) on intermediate versus high-fertility sites. Overall, these results suggest that species distributions across soil resource gradients can in part be explained by a trade-off between tolerance of low soil resources versus competitive ability (i.e., growth) under high soil resources.
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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) | 0,001 | 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 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 ».