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Enregistrement W2954378436 · doi:10.1111/1365-2435.13402

Geographic scale and disturbance influence intraspecific trait variability in leaves and roots of North American understorey plants

2019· article· en· W2954378436 sur OpenAlexafffundabout
Bright B. Kumordzi, Isabelle Aubin, Françoise Cardou, Bill Shipley, Cyrille Violle, Jill F. Johnstone, Madhur Anand, André Arsenault, Frederick W. Bell, Yves Bergeron, Isabelle Boulangeat, Maxime Brousseau, Louis De Grandpré, Sylvain Delagrange, Nicole J. Fenton, Dominique Gravel, S. Ellen Macdonald, Benoı̂t Hamel, Morgane Higelin, François Hébert, Nathalie Isabel, Azim U. Mallik, Anne C.S. McIntosh, Jennie R. McLaren, Christian Messier, Dave Morris, Nelson Thiffault, Jean‐Pierre Tremblay, Alison D. Munson

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversity of AlbertaUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de SherbrookeUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à MontréalMinistry of Natural Resources and ForestryMemorial University of NewfoundlandNatural Resources CanadaUniversity of GuelphUniversité LavalCanadian Forest ServiceUniversity of SaskatchewanLakehead UniversityOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité LavalNatural Resources CanadaEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Forest ServiceMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésBiologyUnderstoryIntraspecific competitionEcologyHabitatTraitSpecific leaf areaRange (aeronautics)Spatial ecologyDisturbance (geology)Temperate forestScale (ratio)Temperate climateTaigaSpatial heterogeneityBotanyGeographyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Considering intraspecific trait variability (ITV) in ecological studies has improved our understanding of species persistence and coexistence. These advances are based on the growing number of leaf ITV studies over local gradients, but logistical constraints have prevented a solid examination of ITV in root traits or at scales reflecting species’ geographic ranges. We compared the magnitude of ITV in above‐ and below‐ground plant organs across three spatial scales (biophysical region, locality and plot). We focused on six understorey species (four herbs and two shrubs) that occur both in disturbed and undisturbed habitats across boreal and temperate Canadian forests. We aimed to document ITV structure over broad ecological and geographical scales by asking: (a) What is the breadth of ITV across species range‐scale? (b) What proportion of ITV is captured at different spatial scales, particularly when local scale disturbances are considered? and (c) Is the variance structure consistent between analogous leaf and root traits, and between morphological and chemical traits? Following standardized methods, we sampled 818 populations across 79 forest plots simultaneously, including disturbed and undisturbed stands, spanning four biophysical regions (~5,200 km). Traits measured included specific leaf area (SLA), specific root length (SRL) and leaf and root nutrient concentrations (N, P, K, Mg, Ca). We used variance decomposition techniques to characterize ITV structure across scales. Our results show that an important proportion of ITV occurred at the local scale when sampling included contrasting environmental conditions resulting from local disturbance. A certain proportion of the variability in both leaf and root traits remained unaccounted for by the three sampling scales included in the design (36% on average), with the largest amount for SRL (54%). Substantial differences in magnitude of ITV were found among the six species, and between analogous traits, suggesting that trait distribution was influenced by species strategy and reflects the extent of understorey environment heterogeneity. Even for species with broad geographical distributions, a large proportion of within‐species trait variability can be captured by sampling locally across ecological gradients. This has practical implications for sampling design and trait selection for both local studies and continental‐scale modelling. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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