Using three pairs of competitive indices to test for changes in plant competition under different resource and disturbance levels
Notice bibliographique
Résumé
Questions: How do different resource and disturbance levels interact to affect competition? How do different indices of competition change the interpretation of how competition changes under different resource and disturbance conditions? Location: Greenhouse, Thompson Rivers University, Kamloops, British Columbia, Canada. Methods: Three pairs of indices that have been used to differentiate the predictions of Grime (CSR) and Tilman's (R*) theories were used to assess competition on two species of temperate bunchgrass, (Pseudorogeneria spicata and Festuca campestris) grown in a greenhouse on stress and disturbance gradients. Stress was created by manipulating the amount of water (high, low) and concentration of nutrient solution (high, low) added to pots, while disturbance was created by clipping (clipped, unclipped) in a fully factorial design. Plants were grown individually or with a single neighbour. The three pairs of indices were: (1) absolute and relative competition; (2) competitive effect and response; and, (3) competitive importance and intensity. Results: Absolute competition and competitive importance were the only indices responsive to the resource gradient, which supports CSR theory, and also the only ones to record an effect of disturbance on the strength of competition – under high resource conditions. The other indices showed few responses along the gradients, which supports R* theory. Measures of competitive effect and response did not differentiate the two theories. Conclusion: We show that some indices of competition show a decline with increased stress and disturbance, while other indices do not. Therefore, it is necessary to choose a competition index appropriate to the question being asked. Competitive importance and absolute competition were responsive to changes in stress and disturbance, while the other indices were not.
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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 | 0,001 | 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 ».