The relationship of woody plant size and leaf nutrient content to large‐scale productivity for forests across the Americas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecosystem processes are driven by both environmental variables and the attributes of component species. The extent to which these effects are independent and/or dependent upon each other has remained unclear. We assess the extent to which climate affects net primary productivity (NPP) both directly and indirectly via its effect on plant size and leaf functional traits. Using species occurrences and functional trait databases for North and South America, we describe the upper limit of woody plant height within 200 × 200 km grid‐cells. In addition to maximum tree height, we quantify grid‐cell means of three leaf traits (specific leaf area, and leaf nitrogen and phosphorus concentration) also hypothesized to influence productivity. Using structural equation modelling, we test the direct and indirect effects of environment and plant traits on remotely sensed MODIS‐derived estimates of NPP, using plant size (satellite‐measured canopy height and potential maximum tree height), leaf traits, growing season length, soil nutrients, climate and disturbances as explanatory variables. Our results show that climate affects NPP directly as well as indirectly via plant size in both tropical and temperate forests. In tropical forests NPP further increases with leaf phosphorus concentration, whereas in temperate forests it increases with leaf nitrogen concentration. In boreal forests, NPP most strongly increases with increasing temperature and neither plant size nor leaf traits have a significant influence. Synthesis . Our results suggest that at large spatial scales plant size and leaf nutrient traits can improve predictions of forest productivity over those based on climate alone. However, at higher latitudes their role is overridden by stressful climate. Our results provide independent empirical evidence for where and how global vegetation models predicting carbon fluxes could benefit from including effects of plant size and leaf stoichiometry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».