Trait variability differs between leaf and wood tissues across ecological scales in subtropical forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question Revealing how plant traits vary over disparate spatial scales and how ecological processes mediate such variation is important for understanding plant community assembly. However, to what extent does the distribution of trait variation among ecological scales differ between leaf and wood tissues and between physical and chemical traits? What are the consequences of resource competition and/or habitat filtering on the community assembly with respect to differences between leaf and wood traits, and between physical and chemical traits? Location Subtropical evergreen broad‐leaved forests in five sites in the Ningbo area (29°41–50′ N, 121°36–52′ E) in eastern China. Methods Traits of 96 woody plant species were sampled and variation of ten physical‐ and chemical‐based leaf and wood traits were partitioned across six ecological scales (site, plot, species, individual plant, twigs and leaf age) using a linear mixed model. Results From individual plant to site scales, variance partitions were distinct between leaf and wood traits. In leaf tissues, physical and chemical traits showed a consistent pattern, with the majority of variation found among species and individual plants, with little among plots. For wood tissues, the largest variation in physical traits was at the species and individual plant scales, with the largest variation in chemical traits observed at the plot scale. Variance partition was markedly similar within and across species. Conclusion Leaf and wood traits vary differently in relation to ecological scale, suggesting that trait variability is tissue‐specific. The large variability of wood traits at the plot scale suggests a strong habitat filtering process. The large variation in leaf traits within plots may reflect niche differentiation across species and the importance of intra‐specific variation that affects species co‐existence. Our study demonstrated that physical and chemical traits may be independent. These decoupled trait axes may increase the dimensionality of niche space and facilitate species co‐existence in forest communities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».