Climate and leaf traits, not latitude, explain variation in plant–herbivore interactions across a species' range
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatial variation in abiotic and biotic factors creates local contexts that influence the intensity of plant–herbivore interactions. Some previous studies have accounted for the complexity of these interactions with latitudinal clines, while the absence of such clines in many other systems suggests other, often unknown, local community factors may instead explain the variation in herbivory across populations. We investigated plant–herbivore interactions across the entire range of a long‐lived tree ( Quercus garryana ), evaluating the relative importance of climate, latitude, population size, and insect feeding guilds in determining leaf phenotype and the extent and variation in insect herbivory. In this ecosystem, rain shadows create a nonlinear relationship between climate and latitude, allowing us to disentangle the effects of environmental factors. By performing similar analyses on trees grown in a common garden, we were able to assess the relative importance of environmental factors to leaf defence traits and herbivory. Total herbivory varied significantly among populations, and was best explained by variation in spring precipitation, leaf traits, and tree population size, but not latitude. The relative importance of each of these factors changed over the growing season and with insect feeding guild. Conversely, damage in the common garden did not vary among trees from different origins when grown in a constant environment, leading us to believe variation in damage in natural populations is more likely the result of the local environments. Leaf traits (trichome density and specific leaf area) varied significantly among populations, but neither showed an effect of latitude. Variation in both traits was best explained by tree size, and seasonal temperatures or precipitation. We found no variation in insect diversity among field populations, but abundance varied with mean summer precipitation and population size. Synthesis . Seasonal precipitation consistently explained the geographical variation in the extent of herbivory to Q. garryana , while latitude and winter temperatures, factors that are commonly associated with latitudinal gradients in the intensity of species interactions, did not. Our findings highlight the importance of local climates and functional traits in shaping biotic interactions and intraspecific variation in plant–insect interactions across large spatial scales.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».