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Enregistrement W2535535695 · doi:10.1111/1365-2435.12790

Intraspecific trait variation across multiple scales: the leaf economics spectrum in coffee

2016· article· en· W2535535695 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésBiologyIntraspecific competitionTraitInterspecific competitionCoffea arabicaEcologySpecific leaf areaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle