Can functional traits predict plant community response to global change?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One primary goal at the intersection of community ecology and global change biology is to identify functional traits that are useful for predicting plant community response to global change. We used observations of community composition from a long‐term field experiment in two adjacent plant communities (grassland and coastal sage shrub) to investigate how nine key plant functional traits were related to altered water and nitrogen availability following fire. We asked whether the functional responses of species found in more than one community type were context dependent and whether community‐weighted mean and functional diversity were significantly altered by water and nitrogen input. Our results suggest varying degrees of context dependency. We found that plants with high leaf nitrogen concentration (specifically nitrogen fixers), shallow roots, and low leaf mass per unit area and plant‐level transpiration were similarly negatively influenced by added nitrogen across community types. In contrast, responses to water manipulations exhibited greater context dependency; plants with high water‐use efficiency, lower plant‐level transpiration rates, and shallower roots were negatively impacted by simulated drought in the shrub‐dominated community, but there was no significant relationship between these traits and changes in water inputs in the grassland community. Similarly, we found context dependency in community‐wide trait responses to global change. Functional diversity tended to be higher in plots with reduced water as compared to those with added water in grassland, while the opposite trend was observed in coastal sage scrub. Our results indicate that some traits are strong predictors of species and community response to altered water and nitrogen availability, but the magnitude and direction of the response may be modulated by the abiotic and biotic context.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».