Quantifying and comparing intraspecific functional trait variability: a case study with <i><scp>H</scp>ypochaeris radicata</i>
Notice bibliographique
Résumé
Summary The importance of intraspecific trait variation is increasingly recognized, but the ways in which this variation is quantified and compared have not been rigorously assessed. We reviewed 5 years of ecological literature quantifying intraspecific variation (64 published studies) and identified commonly applied statistical methods. Analysis of variance techniques ( n = 43) was the most commonly applied method. Levene's tests ( n = 14), linear techniques (both general and generalized models) ( n = 12) and mixed effects modelling ( n = 9) were also used. Qualitative comparisons of plant phenotype using descriptive statistics ( n = 10) and coefficients of variation ( n = 8) were also applied. Bayesian analysis was used in a single study. We compared the efficacy and interpretation of analysis of variance, tests for homogeneity of variance, qualitative comparisons, mixed effects models and B ayesian hierarchical modelling in a case study measuring variation in specific leaf area ( SLA ) and rosette diameter among 10 populations ( n = 241 individuals) of Hypochaeris radicata . We also examined whether data base‐ and literature‐based trait values provided good estimates for measured populations. Intraspecific variation was substantial, and significant differences existed in both means and variation across populations for both measured traits. There was a 27‐fold variation in SLA (1·7–46·1 mm 2 mg −1 ) and a 34‐fold variation in rosette diameter (1·7–59·1 cm). The choice of statistical technique influenced the interpretation of results. Permutational anova was reasonably successful in detecting differences among populations, particularly when combined with a permutational test of dispersion within populations. Only Bayesian estimates were able to simultaneously quantify and compare variation within and across populations and to estimate trait values and variation on a larger, regional scale. Literature‐based trait values had poor fit for four of 10 populations and differed from the estimated regional trait distribution. Synthesis . Although both classical and B ayesian techniques yielded similar results, B ayesian techniques were more sensitive to differences in intraspecific variation, could simultaneously examine variation within and across populations, could estimate regional trait distributions and did not require that the assumption of homogeneity of variance be met. Bayesian techniques and hierarchical models in particular represent a powerful analytical tool for studies of intraspecific variation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».