Coordination of leaf and stem traits in 25 species of Fagaceae from three biomes of East Asia
Notice bibliographique
Résumé
It has been debated whether leaf and stem economics spectra are coordinated across species, because previous studies have provided contradictory results. These studies have been restricted to single biomes, and we hypothesize that climate seasonality may determine the strength of coordination between leaf and stem trait combinations. Herein, using 25 Fagaceae species from East Asia, we investigated the coordination of 16 leaf traits and 5 stem traits across and within three biomes (cool temperate, warm temperate, and tropical forests). The traits were chosen to reflect multiple aspects of plant adaptive strategies, such as water, carbon, and nutrient use. The leaf and stem traits of species that reflect resource-use strategies for different resources were functionally coordinated, forming a single axis of trait variation across biomes. This axis represents the trade-off between fast and slow resource-use strategies. We found the trend that the coordination between leaf and stem traits was the strongest in cool temperate forests after removing two Fagus species, followed by warm temperate forests, but was not observed in tropical forests. Our results support the proposed model that plants vary from slow to fast resource exploitation, using closely related species, and suggest that temperature modulates the coordination of leaf and stem economics spectra.
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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 ».