Using a forest dynamics model to link community assembly processes and traits structure
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 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 ».