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Enregistrement W2118028849 · doi:10.1086/431287

Plant Phenotypic Plasticity Belowground: A Phylogenetic Perspective on Root Foraging Trade‐Offs

2005· article· en· W2118028849 sur OpenAlexafffund
Steven W. Kembel, James F. Cahill

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésForagingBiologyEcologyForageInterspecific competitionOptimal foraging theoryNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many plants proliferate roots in nutrient patches, presumably increasing nutrient uptake and plant fitness. Nutrient heterogeneity has been hypothesized to maintain community diversity because of a trade-off between the spatial extent over which plants forage (foraging scale) and their ability to proliferate roots precisely in nutrient patches (foraging precision). Empirical support for this hypothesis has been mixed, and some authors have suggested that interspecific differences in relative growth rate may be confounded with measurements of foraging precision. We collected previously published data from numerous studies of root foraging ability (foraging precision, scale, response to heterogeneity, and relative growth rate) and phylogenetic relationships for >100 plant species to test these hypotheses using comparative methods. Root foraging precision was phylogenetically and taxonomically conserved. Using a historical and phylogenetically independent contrast correlations, we found no evidence of a root foraging scale-precision trade-off, mixed support for a relative growth rate-precision relationship, and no support for the widespread assumption that foraging precision increases the benefit gained from growth in heterogeneous soil. Our understanding of the impacts of plant foraging precision and soil heterogeneity on plants and communities is less advanced than commonly believed, and we suggest several areas in which further research is needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations233
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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