Disentangling dispersal from phylogeny in the colonization capacity of forest understorey plants
Notice bibliographique
Résumé
Summary Habitat patches that have been completely cleared of their original vegetation historically and subsequently recolonized naturally provide a useful study system to explore the importance of the processes involved in community assembly. Forests where the understorey vegetation is recovering from past agricultural land use form an iconic example of such a system. The colonization capacity of forest plant species into post‐agricultural forests has been related to dispersal traits in previous comparative analyses, demonstrating the significance of dispersal limitation. Yet, none of them has evaluated evidence for a phylogenetic signal in colonization capacity and, thus, explored the possibility that the dispersal traits are correlated with unmeasured establishment‐related traits that are also shared through common ancestry. Here, we analysed the colonization capacity of 330 species into post‐agricultural forests across seven different landscapes in Europe and North America. With phylogenetic meta‐analysis models, we quantified the phylogenetic signal in colonization capacity and tested whether the colonization – dispersal trait relationships are confounded by phylogenetic non‐independence. Closely related forest understorey species were more similar to one another in terms of their capacity to colonize post‐agricultural forests than were more distantly related species. The correlations between dispersal traits and colonization were not independent from phylogeny. While we found some evidence of phylogenetic clustering of species' frequencies in post‐agricultural communities, this was apparently not a result of strong filtering on dispersal traits. Synthesis . Given the phylogenetic signal in plant colonization capacity, a multitude of conserved species characteristics may explain community assembly in forests. Earlier trait‐based syntheses strongly emphasised dispersal, but the factors limiting establishment and persistence of forest herbs in post‐agricultural forests may be more nuanced than generally appreciated.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».