MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2591555204 · doi:10.1111/1365-2435.12847

Using a forest dynamics model to link community assembly processes and traits structure

2017· article· en· W2591555204 sur OpenAlexfundno aff
Mickaël Chauvet, Georges Künstler, Jacques Roy, Xavier Morin

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheAgence Nationale de la RechercheMcGill University
Mots-clésTraitEcologyCompetition (biology)NicheForest dynamicsCommunity structureConvergence (economics)Environmental gradientSpecies richnessBiologyProductivityDivergence (linguistics)Environmental changeTree (set theory)Climate changeComputer scienceEconomicsMathematicsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Trait‐based approaches have been increasingly used to understand the role of environmental and biotic filters on species assembly. However, our understanding of the relationships between traits and community assembly processes remain limited. Indeed, various assembly processes may lead to similar functional patterns, and the effects of a given process may vary with the considered traits. Especially, competition can result in trait divergence or convergence depending on whether the trait is related to niche differences or to species’ competitive abilities. In this study, we used a process‐based forest gap‐model to explore the effects of environmental and biotic assembly processes on the functional diversity of tree communities along a productivity gradient of 11 sites across central Europe. In a simulation experiment, we (i) disentangled the effects of environmental and biotic filtering on community structure, and (ii) tested whether competition resulted in trait divergence or convergence. Our results confirmed the expected decrease in species richness with decreasing site fertility. We detected environmental filtering for traits related to both species environmental requirements and species competitive ability, highlighting that environmental trait filtering can affect all aspects of tree life‐history strategies. We observed convergence of traits related to growth and light capture resulting from competition for light, suggesting that tree species assembly is mainly driven by differences in competitive abilities. Additionally, the observed trait convergence was stronger in more productive sites than in less fertile ones, reflecting the impact of environmental conditions on competitive interactions. Synthesis . Our study shows that process‐based forest gap‐models can help to test whether functional traits composition reveal the signature of community assembly processes. This process‐based approach challenges the classical view on the links between traits and mechanisms driving community assembly. 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,237 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFunctional EcologyMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207