Does the leaf economic spectrum hold within local species pools across varying environmental conditions?
Notice bibliographique
Résumé
Summary Understanding patterns of trait variation across environmental variability is necessary for development of ecological predictions. The leaf economic spectrum ( LES ) has demonstrated global trade‐offs in leaf traits, but it is unclear whether such patterns are robust in local communities exposed to varying environments. We conducted separate greenhouse experiments to examine the effects of varying water‐table depth and nitrogen availability on leaf‐level trait values among a suite of co‐occurring wetland species. We then assessed the effects of species‐specific trait value responses on relationships predicted by LES and whether species responded similarly to variations in water‐table depth and nitrogen availability. We found that both water‐table depth and nitrogen availability had significant species by treatment interactions for specific leaf area, leaf nitrogen and photosynthetic rates, indicating species‐specific responses to environmental variability. The responses of individual traits to different treatment levels were relatively consistent across species, but multivariate responses were more variable. We found that apart from significant relationships between specific leaf area and photosynthetic rate under some treatments, there was little support for the relationships predicted by the LES . These results suggest that, before trait‐based ecology will be able to make progress towards using plant traits to predict responses of communities and ecosystems to changes in environmental drivers, considerable attention needs to be paid to the processes that control intraspecific trait variation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».