From plant populations to communities: using hierarchical trait environment relationships to reveal within ecosystem filtering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Explaining the existence of highly diverse plant communities under strong abiotic filtering is a long-standing challenge in ecology. Hierarchical aspects of abiotic and biotic filters are rarely taken into account and studies focus mainly on community-level aggregated patterns. Because variations in biotic conditions might take place in short abiotic gradient and within the tolerance of species in regional pool, it is likely that biotic filtering will select individuals within species and adjust population characteristics. To challenge this idea, we replicated a diversity gradient in four highly contrasted wetlands with an almost complete species turn-over, sampling individuals in communities irrespective of their taxonomic identities or status. Using hierarchical distributional modelling, we analyzed the variation of the mean and dispersion of functional trait space at the ecosystem, community and species level. We found that the abiotic differences between ecosystems filtered species contrasted in their growth/nutrient conservation trade-off, while within ecosystems community variation were mainly due to the partitioning of canopy and leaf adaptations to light conditions. We found strong species-specific functional and demographic responses of dominant species along the diversity gradient, especially for traits linked to biomass and space occupation. Two contrasted strategies emerged, with species using plasticity to maintain equally dense populations, while others used plasticity to become overwhelmingly abundant when in favorable conditions. Our results demonstrate that within ecosystems, variation in biotic conditions selects individuals within populations, revealing the importance of phenotypic variation for a species to be maintained in more or less diverse communities. Because phenotypic variations are related to demographic responses, it offers a way to link the study of species diversity and eco-evolutionary dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».