Effects of growing conditions and source habitat on plant traits and functional group definition
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».