Inter‐specific and intra‐specific trait variation along short environmental gradients in an old‐growth temperate forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question When can we assume that inter‐specific trait variation is higher than intra‐specific trait variation in plant community ecology? Location Old‐growth deciduous forest in the Gault Nature Reserve, Mount St. Hilaire (Quebec, Canada,45′32.957″ N, 73′08.884″ W), with a shorter environmental gradient than normally exists in community studies. Methods We measured 15 functional traits on all tree saplings occurring in 39 (5–7‐m radius) sample plots. Using variance decomposition from mixed models and from sums of squares of community‐weighted traits, we determined the relative importance of temporal, spatial, inter‐specific, intra‐specific and intra‐individual variation in each trait. In total, we collected trait information on 3317 leaves from 786 twigs sampled on 422 saplings. Results For 12 of 15 traits, over 50% of the total variance existed between species and inter‐specific variation was always the most important source of variation. However for 14 traits, intra‐specific and environmental variation represented up to 28% of the total variation. Variation in community‐weighted trait means was mostly generated by changes in species composition, but intra‐specific trait variation was the dominate cause for leaf nitrogen, specific leaf area and tree branching. The intra‐individual and temporal sources of variation were not important. Conclusions Trait variation should be dominated by inter‐specific differences in most studies since they involve systems with more pronounced environmental gradients, higher species richness and more β‐diversity than used here. However, in studies with short gradients, or when using more plastic traits, it will be necessary to measure trait values for each site. It is important to quantify the β‐diversity of the environmental gradients in question in order to compare results across studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».