Improving the Scale and Precision of Hypotheses to Explain Root Foraging Ability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous hypotheses have been proposed to explain the wide variation in the ability of plants to forage for resources by proliferating roots in soil nutrient patches. Comparative analyses have found little evidence to support many of these hypotheses, raising the question of what role resource-foraging ability plays in determining plant fitness and community structure. SCOPE: In the present viewpoint, we respond to Grime's (2007; Annals of Botany 99: 1017-1021) suggestion that we misinterpreted the scope of the scale-precision trade-off hypothesis, which states that there is a trade-off between the spatial scale over which plant species forage and the precision with which they are able to proliferate roots in resource patches. We use a meta-analysis of published foraging scale-precision correlations to demonstrate that there is no empirical support for the scale-precision trade-off hypothesis. Based on correlations between foraging precision and various plant morphological and ecophysiological traits, we found that foraging precision forms part of the 'fast' suite of plant traits related to rapid growth rates and resource uptake rates. CONCLUSIONS: We suggest there is a need not only to examine correlations between foraging precision and other plant traits, but to expand our notion of what traits might be important in determining the resource-foraging ability of plants. By placing foraging ability in the broader context of plant traits and resource economy strategies, it will be possible to develop a new and empirically supported framework to understand how plasticity in resource uptake and allocation affect plant fitness and community structure.
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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 | 0,097 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».