Seed rain dynamics reveals strong dispersal limitation, different reproductive strategies and responses to climate in a temperate forest in northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions Species co‐existence may be achieved by limited dispersal due to the reduced chance of inter‐specific competition. But the timing of seed release also provides clues for species co‐existence because asynchronous reproduction can alleviate inter‐specific competition for dispersal agents, while synchronous reproduction can facilitate overall seed dispersal. How strong is seed dispersal limitation, do co‐existing species release seeds synchronously or asynchronously, and what is the relationship between seed production and main meteorological measures? Location A 25‐ha plot in a temperate forest, Changbai Mountain, Northeast China. Methods We calculated Jaccard coefficients between seed rain composition and neighbouring adult tree composition, analysed long‐term seed rain dynamics for both the whole community and different species, and regressed seed rain density with meteorological measures using autoregressive models. Results The Jaccard coefficient dropped sharply as neighbourhood radius increased to about 10 m, indicating severe dispersal limitation. Both synchrony and asynchrony in seed release were observed: most species released mature seeds synchronously from August to November, with small segregations in time; one species released seeds in Jun. Bimodal and unimodal seasonal dynamics of seed rain were observed and some species released seeds beyond the main fruiting seasons. The seasonal dynamics of seed release might be driven by different strategies of seed dispersal. Seed rain density is significantly positively related to temperature and precipitation, with a 2‐mo time lag. Conclusions Both dispersal limitation and timing of seed release by co‐existing species may contribute to maintenance of diversity of this forest, but variations in temperature and precipitation considerably alter seed rain density.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».