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Enregistrement W2129855513 · doi:10.1111/1365-2745.12401

Globally, functional traits are weak predictors of juvenile tree growth, and we do not know why

2015· article· en· W2129855513 sur OpenAlexaff
C. E. Timothy Paine, Lucy Amissah, Harald Auge, Christopher Baraloto, Martín Baruffol, Nils Bourland, Helge Bruelheide, Kasso Daïnou, Roland C. de Gouvenain, Jean‐Louis Doucet, Susan J. Doust, Paul V. A. Fine, Claire Fortunel, Josephine Haase, Karen D. Holl, Hervé Jactel, Xuefei Li, Kaoru Kitajima, Julia Koricheva, Cristina Martínez‐Garza, Christian Messier, Alain Paquette, Christopher D. Philipson, Daniel Piotto, Lourens Poorter, Juan M. Posada, Catherine Potvin, Kalle Rainio, Sabrina E. Russo, Mariacarmen Ruiz‐Jaen, Michael Scherer‐Lorenzen, Campbell O. Webb, S. Joseph Wright‬, Rakan A. Zahawi, Andy Hector

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungEuropean Commission
Mots-clésTraitSpecific leaf areaBiologyEcologyJuvenileFunctional ecologyPlant functional typeVegetation (pathology)EcosystemBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Plant functional traits, in particular specific leaf area ( SLA ), wood density and seed mass, are often good predictors of individual tree growth rates within communities. Individuals and species with high SLA , low wood density and small seeds tend to have faster growth rates. If community‐level relationships between traits and growth have general predictive value, then similar relationships should also be observed in analyses that integrate across taxa, biogeographic regions and environments. Such global consistency would imply that traits could serve as valuable proxies for the complex suite of factors that determine growth rate, and, therefore, could underpin a new generation of robust dynamic vegetation models. Alternatively, growth rates may depend more strongly on the local environment or growth–trait relationships may vary along environmental gradients. We tested these alternative hypotheses using data on 27 352 juvenile trees, representing 278 species from 27 sites on all forested continents, and extensive functional trait data, 38% of which were obtained at the same sites at which growth was assessed. Data on potential evapotranspiration ( PET ), which summarizes the joint ecological effects of temperature and precipitation, were obtained from a global data base. We estimated size‐standardized relative height growth rates ( SGR ) for all species, then related them to functional traits and PET using mixed‐effect models for the fastest growing species and for all species together. Both the mean and 95th percentile SGR were more strongly associated with functional traits than with PET . PET was unrelated to SGR at the global scale. SGR increased with increasing SLA and decreased with increasing wood density and seed mass, but these traits explained only 3.1% of the variation in SGR . SGR –trait relationships were consistently weak across families and biogeographic zones, and over a range of tree statures. Thus, the most widely studied functional traits in plant ecology were poor predictors of tree growth over large scales. Synthesis . We conclude that these functional traits alone may be unsuitable for predicting growth of trees over broad scales. Determining the functional traits that predict vital rates under specific environmental conditions may generate more insight than a monolithic global relationship can offer.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations230
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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