Using functional trait diversity patterns to disentangle the scale‐dependent ecological processes in a subtropical forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disentangling ecological processes that influence community assembly and species diversity across spatial scales remains a major goal of community ecology. Community assembly processes influence spatial patterns of species diversity through their interactions with key functional traits. Hence, quantifying spatial patterns of functional trait diversity (FD) represents a useful tool for disentangling the relative importance of abiotic filtering, biotic interactions, random assembly and dispersal limitation across spatial scales. Here, we measured 12 traits of 112 study species in a 20‐ha fully mapped subtropical forest plot. The individuals of the 112 study species account for 99% of all living stems with diameter at breast height ≥ 1 cm. We studied important functional traits related to physiological processes of plants including resource acquisition (e.g. CO2 assimilation rate and leaf nutrient concentration) and drought tolerance (e.g. stem hydraulic conductivity and leaf turgor loss point). Additionally, species abundance, spatial locations (x‐ and y‐coordinates for each individual of the 112 study species) as well as topographic and soil variables that represent potentially important attributes of the physical environment of the plot were also included in our dataset. We employed two FD‐based tests (comparing FD within communities to those from random communities, distance‐based Moran's eigenvector maps (MEM) and redundancy analysis‐based variance partitioning), and one spatial analysis (inhomogeneous bivariate pair correlation analysis) to quantify the spatial patterns of FD of the plot at multiple spatial scales (400, 900, 1,600, 2,500 and 10,000 m2). We demonstrate that abiotic filtering is the major determinant responsible for trait convergence at relatively small scales (400, 900 and 1,600 m2), whereas dispersal limitation becomes dominant, causing the weakening of trait convergence at relatively large scales (2,500 and 10,000 m2). Our results highlight the relative contributions of different ecological processes to community assembly at different spatial scales, which can be distinguished using the diversity patterns of key functional traits. Also, our integrated approaches constitute a useful study design to disentangle variable ecological processes in shaping community assembly across spatial scales. A plain language summary is available for this article.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».