Plant functional type classifications in tropical dry forests in Costa Rica: leaf habit versus taxonomic approaches
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. One way to simplify the high taxonomic diversity of plant species in vegetation models is to place species into groups based on shared, dominant traits. Many studies have suggested that morphological and physiological traits of tropical dry forest tree species vary with leaf habit (i.e. leaves from evergreen, deciduous or semi‐deciduous species) and thus this characteristic may serve as a useful way to distinguish ecologically meaningful functional types. 2. In this study we examine whether 10 plant traits vary with leaf habit in replicated leaves and individual trees of 87 species from a tropical dry forest in Costa Rica. We also looked for evidence of phylogenetic conservatism, i.e. closely related species sharing similar trait values compared to more distantly related taxa. 3. While some of the traits varied within and among individual trees of the same species, interspecific variation accounted for 57–83% of the variance among samples. Four traits in addition to leaf habit showed evidence of phylogenetic conservatism, but these results were strongly dependent on the inclusion of the 18 species of legumes (Fabaceae) in our dataset. Contrary to our predictions, none of the traits we measured differed among leaf habits. However, five traits (wood density, leaf C, leaf N, N/P and C/N) varied significantly between legumes and other functional types. Furthermore, when all high‐nitrogen non‐legume taxa were compared to the high‐nitrogen legumes, six traits excluding leaf N differed significantly, indicating that legumes are functionally different from other tree species beyond high N concentrations. Similarly, the 18 legume taxa (which all have compound leaves) also differed from other compound‐leaved species for six traits, thus leaf type does not explain these patterns. 4. Our main conclusions are that (i) a plant functional type classification based on leaf habit alone has little utility in the tropical dry forest we studied, and (ii) legumes have a different suite of traits including high leaf carbon and wood density in addition to high leaf nitrogen. Whether this result generalizes to other tropical forests is unknown, but merits future research due to the consequences of these traits for carbon storage and ecosystem processes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».