Quantifying the role of intra‐specific trait variation for allocation and organ‐level traits in tropical seedling communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions Community structure is the outcome of individual‐level interactions. Recent work has shown that disaggregating trait information from the species to the individual level can elucidate ecological processes. We aim to integrate trait dispersion analyses across different aggregation levels including a broad range of traits that allow assessment of patterns of variation among co‐occurring and non‐co‐occurring individuals. We ask the following questions: (1) what is the role of intra‐ and inter‐specific dissimilarity within neighbourhoods vs. across neighbourhoods in promoting trait dispersion; (2) how is trait variation partitioned across all individuals in each study system; and (3) are the results consistent across traits and forests? Location Puerto Rico and China. Methods We measured allocation and organ‐level (e.g. specific leaf area) traits on every individual in two seedling censuses in two tropical rain forests. Then, we partitioned trait variation within and across species, considering its impact on patterns of trait dispersion, and quantifying how these outcomes vary depending on whether allocation‐related or organ‐level traits are considered. Results We found an increase in trait dispersion when individual‐level traits are considered, reflecting conspecific differentiation for allocation of traits. Organ‐level traits, however, do not necessarily promote strong phenotypic displacement within conspecifics. Consistent with this, we found that the majority of variation in allocation of traits was between conspecifics, while most of the variation in organ‐level traits was found between species. Conclusions Overall, trait displacement occurs within and across neighbourhoods, reflecting differentiation at inter‐ and intra‐specific levels. Also, we identify two major phenotypic groups of variation, allocation and organ‐level traits, that constitute two contrasting strategies for response to biotic and abiotic contexts: one highlights ecological differences among individuals, while the other highlights differences among species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».