Intraspecific trait variation across multiple scales: the leaf economics spectrum in coffee
Notice bibliographique
Résumé
Summary Understanding species differences in plant functional traits has been critical in developing a mechanistic understanding of terrestrial ecological processes. Greater attention is now being placed on understanding the extent, causes and consequences of intraspecific trait variation ( ITV ). ITV is especially important in governing ecological processes in cropping systems, where only a small number of species or genotypes exist in high abundances. However, it remains unclear if key principles of trait‐based ecology – namely the leaf economics spectrum ( LES ) – also describe intraspecific variation in crop functional biology. There also remains a need to understand whether ITV within crops is random, or structured across environmental, management‐related or biological levels of organization in agroecosystems. We employed a nested design field survey to evaluate ITV in leaf traits in coffee ( Coffea arabica ), one of the world's most widespread tropical crops. We evaluated ITV in eight physiological, morphological and chemical leaf traits, across five nested categorical levels (sites, management systems, spatial location, plant identity, branch identity). We compared patterns of LES trait covariation in coffee, to interspecific patterns observed across over 700 wild plant species. Patterns of bivariate and multivariate ITV in coffee were broadly consistent with, but considerably weaker than, interspecific patterns associated with the LES , indicating that crops may systematically diverge from global patterns of trait trade‐offs observed in wild plants. Physiological traits varied most widely (coefficient of variation (cv) 42–107%), followed by morphological traits (cv = 15–38%) and chemical traits (cv = 3–11%). Physiological ITV was best explained by the site in which a coffee plant was growing (17–55% explained), while ITV for chemical traits was best explained by management treatments within sites (25–36%); morphological ITV was higher even at the individual tree level or branch level and remained largely unexplained. Our results support the hypothesis that artificial selection and high‐resource agricultural environments lead crops to systematically deviate from patterns of leaf trait covariation observed across wild plants species. Coupled with an understanding of how different traits vary systematically across multiple levels of biological organization, these findings help integrate ITV into future analyses of agroecosystem structure and function. A lay summary is available for this article.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».