Alternate successional pathway yields alternate pattern of functional diversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question In Eastern Canada, wildfires turn Picea mariana forests into Kalmia angustifolia dominated heath or P. mariana forest depending on burn severity. These alternate end‐points of succession provide an opportunity to test assumptions concerning alternate successional trajectories dominated by distinct plant functional groups. Disturbance effects on functional diversity ( FD ) have been studied largely in single post‐disturbance communities, but rarely applied to alternate successional pathways. Do post‐fire Kalmia heaths have lower FD than forest communities, and does heath formation select for a narrow range of traits leading to biotic homogenization? Location Terra Nova National Park, Newfoundland, Canada. Methods Based on five functional traits (specific leaf area, leaf dry matter content, seed mass, height, specific root length), we measured functional trait dispersion within (alpha FD ) and between sites (beta FD ). We calculated overall FD metrics in nine heath and four forest sites as well as metrics for three functional groups (trees, shrubs, and herbs) in each site. We also performed a complementary taxonomic diversity ( TD ) analysis to establish links between FD and TD . Results We could not detect a difference in overall alpha TD between the two successional communities but found significant loss of alpha and beta FD in heaths and within tree and herb groups. Overall beta FD was lower in heaths than forests. It was also lower for trees and herbs, indicating an increase in functional similarity (functional homogenization) of the majority of life forms. Conclusions Between the two successional pathways, trait space occupancy was lower in heaths than forests. Heath formation in post‐fire communities consistently restricts functional dispersion (low alpha FD ) of tree and herb traits leading to functional homogenization (low beta FD ). When a successional trajectory leads to heath formation, it is accompanied by a loss of functional diversity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».