Comparing shade tolerance measures of woody forest species
Notice bibliographique
Résumé
Shade tolerance, the minimum light requirement for plant survival, is a key trait for understanding community assembly and forest dynamics. However, it is poorly defined for tree species to date. Current methods of measuring shade tolerance vary considerably in their performance. For instance, some measures of shade tolerance are unreliable except under some specific conditions. Therefore, it is necessary to compare the performance of these methods to provide guidance of choosing appropriate shade tolerance measures in future studies. We collected a large dataset of light traits and other life history traits for 137 understory wood species in a subtropical forest and tested the performance of five commonly used shade-tolerance indices. Results showed that all the shade-tolerance measures, except the low-light abundance index, performed poorly in distinguishing and ranking shade tolerance of the tested species. The shade tolerance quantified by the low-light abundance was consistent with empirical classification of shade-tolerance/intolerance groups and successional seral stages of species. Comparison of the shade tolerance between trees of different diameter at breast height (DBH) or height classes further confirmed the reliability of low-light abundance. We conclude that low-light abundance is the most objective and practical of the five most commonly-used methods for measuring and ranking shade tolerance of understory wood species in our study forest, and likely in other forests as well. The simplicity of the method should greatly facilitate the assessment of light niche differentiation between species and thus contribute to understanding coexistence of tree species in forests.
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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) | 0,000 | 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 ».