Stoichiometric homeostasis: a test to predict tundra vascular plant species and community-level responses to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is having profound influences on Arctic tundra plant composition, community dynamics, and ecosystem processes. Stoichiometric homeostasis (H), the degree to which a plant maintains its internal nutrient concentrations independent of nutrient variations in its environment, may be a useful approach to predict the impacts of these influences. In this case study, we used fertilization manipulation data to calculate homeostasis indices based on nitrogen (HN), phosphorus (HP), and nitrogen to phosphorus ratios (HN:P) of aboveground tissues for seven common tundra vascular species belonging to three growth forms. We then analyzed species H relationships with dominance, spatial stability, and responsiveness to various experimental manipulations. Each of the H indices was correlated amongst tissue types within each species and was generally highest in ericoid mycorrhizal host species and lowest in the ectomycorrhizal birch. Species HP and HN:P were consistently positively correlated with aboveground biomass within the controls and across all manipulations. Furthermore, these same species were spatially stable across experimentally warmed field plots. Stoichiometric homeostasis theory has been successful in predicting grassland community dynamics. This first test of its applicability across a variety of Arctic plant growth forms highlights its considerable potential in predicting tundra plant community structure and responses to environmental change.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».