Using intra‐individual variation in shrub architecture to explain population cover
Notice bibliographique
Résumé
Plant architecture is related to the performance of long‐lived plants; its role in promoting species coexistence and in successional patterns is now widely recognized. However, because plant architecture involves branching processes, it is highly variable at the intra‐specific level. In this paper, we address two questions: what is the best way to describe plant architecture to obtain meaningful information for explaining population cover: at the whole‐plant level, or at the level of its unitary constituent parts? Further, are there architectural designs related to populations’ success? We evaluated the relative impact of ontogeny and whole‐plant traits on the cover achieved by the populations of five shrub species developing on 25 abandoned farmlands in southwestern Québec (Canada). We compared four ways of analyzing plant architecture: 1–2) using morphological traits described at the scale of a module (an elementary architectural unit made up of all the different types of shoots), with or without taking into account the ontogeny of the whole organism, 3) using the rate of changes during ontogeny as traits, and 4) using whole‐plant traits describing branching processes at a scale larger than modules. We then used variation partitioning to discriminate the actual effects of these traits on percent cover of the species from hidden effects due to plant ontogenesis and population spatial structure. Our results suggest that the predominant variables that effectively describe population cover vary from one species to another. At the same time, whole‐plant architectural traits and the rate of change of morphological traits during ontogeny both have an important effect on population cover. These findings suggest that acknowledging the developmental pattern of woody species can clarify the impact of intra‐specific trait variation on population cover.
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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 ».