Plant community structure and nitrogen inputs modulate the climate signal on leaf traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Leaf traits strongly impact biogeochemical cycles in terrestrial ecosystems. Understanding leaf trait variation along environmental gradients is thus essential to improve the representation of vegetation in Earth system models. Our aims were to quantify relationships between leaf traits and climate in permanent grasslands at a biogeographical scale and to test whether these relationships were sensitive to (a) the level of nitrogen inputs and (b) the inclusion of information pertaining to plant community organization. Location Permanent grasslands throughout France. Methods We combined existing datasets on climate, soil, nitrogen inputs (fertilization and deposition), species composition and four traits, namely specific leaf area, leaf dry matter content and leaf nitrogen and phosphorus concentrations, for 15,865 French permanent grasslands. Trait–climate relationships were tested using the following four climatic variables available across 1,833 pixels (5 km × 5 km): mean annual temperature (MAT) and precipitation (MAP), and two indices accounting for the length of the growing season. We compared these relationships at the pixel level using either using community‐level or species’ trait means. Results Our findings were as follows: (a) leaf traits related to plant nutrient economy shift consistently along a gradient of growing season length accounting for temperature and soil water limitations of plant growth (GSLtw); (b) weighting leaf traits by species abundance in local communities is pivotal to capture leaf trait–environment relationships correctly at a biogeographical scale; and (c) the relationships between traits and GSLtw weaken for grasslands with a high nitrogen input. Main conclusions The effects of climate on plant communities are better described using composite descriptors than coarse variables such as MAT or MAP, but appear weaker for high‐nitrogen grasslands. Using information at the community level tends to strengthen trait–climate relationships. The interplay of land management, community assembly and bioclimate appears crucial to the prediction of leaf trait variations and their effects on biogeochemical cycles.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».