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Enregistrement W2734486312 · doi:10.3389/fpls.2017.01196

Intraspecific Trait Variation and Coordination: Root and Leaf Economics Spectra in Coffee across Environmental Gradients

2017· article· en· W2734486312 sur OpenAlexafffund
Marney E. Isaac, Adam R. Martin, Elías de Melo Virginio Filho, Bruno Rapidel, Olivier Roupsard, Karel Van den Meersche

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBanana Cultivation and Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsFP7 International CooperationCentre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le DéveloppementAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésIntraspecific competitionTraitBiologyCoffea arabicaBotanyResource Acquisition Is InitializationEcologyResource allocation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypotheses on the existence of a universal “Root Economics Spectrum” (RES) has received arguably the least attention of all trait spectra, despite the key role root trait variation plays in resource acquisition potential. There is growing interest in quantifying intraspecific trait variation (ITV) in plants, but there are few studies evaluating i) the existence of an intraspecific RES within a plant species, or ii) how a RES may be coordinated with other trait spectra within species, such as a leaf economics spectrum (LES). Using Coffea arabica (Rubiaceae) as a model species, we measured seven morphological and chemical traits of intact lateral roots, which were paired with information on four key LES traits. Field collections were completed across four nested levels of biological organization. The intraspecific trait coefficient of variation (CV) ranged from 25 to 87% with root diameter and specific root tip density showing the lowest and highest CV, respectively. Between 27-68% of root ITV was explained by site identity alone for five of the seven traits measured. Multiple factor analysis revealed significant orthogonal relationships between root and leaf spectra. A single principal component explained 56.2 % of root trait covariation, with plants falling along a RES from resource acquiring to conserving traits. RES traits were strongly orthogonal with respect to LES traits, suggesting these traits vary independently from one another in response to environmental cues. This study provides among the first evidence that plants from the same species differentiate from one another along an intraspecific RES. We find that in one of the world’s most widely cultivated crops, an intraspecific RES is orthogonal to an intraspecific LES, indicating that above and belowground responses of plants to managed (or natural) environmental gradients are likely to occur independently from one another.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations92
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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