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Enregistrement W2120318287 · doi:10.1046/j.1365-2435.2001.00487.x

Effects of growing conditions and source habitat on plant traits and functional group definition

2001· article· en· W2120318287 sur OpenAlex
Andrew R. Dyer, Deborah E. Goldberg, Roy Turkington, C. Sayre

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBiologyHabitatTraitBiomass (ecology)EcologyForbResource Acquisition Is InitializationPlant communityResource (disambiguation)GrasslandResource allocationSpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Plant functional groups are used to describe patterns of community organization. However, they are defined either by suites of correlated traits or by species groupings, and the responses of these two definitions to changing environmental conditions are unknown. We assessed 14 growth and morphological traits under low‐ and high‐resource conditions of 42 annual plant species from two source communities in Israel that differed in resource availability. As current theory predicts, plants growing in the high‐resource treatment were larger, had twofold greater relative growth rate (RGR) and thinner leaves, and allocated less biomass to roots than plants grown in the low‐resource treatment. Differences in these traits were less consistent between the two source communities. Instead, taxonomic groups (grasses, legumes and a group of other forbs), regardless of source, differed in most characteristics. Three general groups of species (functional groups) were identified in both resource treatments using cluster analysis on all 14 traits. In both resource treatments monocots were almost completely separated into one distinct cluster, regardless of source habitat, while the two other, mainly dicot, clusters were partially separated by habitat. However, the species composition and trait characterization of the dicot clusters differed strongly between treatments. Under low‐resource conditions the two dicot clusters were separated by size traits and seed mass, but under high‐resource conditions, they were separated by above‐ground size, morphology and RGR. Principal components analysis demonstrated inconsistency in relationships among traits and species groupings between treatments. The first two principal components emphasized different aspects of growth depending on the treatment; the third axis was defined by growth rates. As with the cluster analysis, plots of species scores revealed relatively little separation of species by habitat. The response of each species varies for different traits and with growing conditions. Variation may differ among species within a functional group, producing different definitions of functional groups under different experimental conditions. Because most functional group analyses are performed on data collected without manipulation of growing conditions, conclusions concerning the response of species or communities to changes in environmental conditions may be problematic.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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