Intraspecific variation in nutritional traits of neighbouring plants generates a continuum of associational effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims When deciding whether or not to eat a plant, herbivores are influenced by the nutritional value of potential foods, but also indirectly by neighbouring plants (associational effects). We aimed to investigate how the abundance and nutritional quality of neighbours of balsam firs ( Abies balsamea ) affects browsing on balsam firs by white‐tailed deer. We sought to distinguish the effects of conspecific and heterospecific neighbour abundance, and to evaluate whether intraspecific variation in nutritional traits produces associational effects. Location Anticosti Island, QC, Canada. Methods We measured the abundance of stems in 4‐m 2 plots centred on a focal balsam fir and evaluated nutritional value (nitrogen content and digestibility) of focal firs and neighbouring plants. We used generalized linear models to explain browsing on firs as a function of the neighbouring stem abundance (conspecific and heterospecific), and of the nutritional value of firs and neighbouring stems. Results Fir abundance only affected browsing of firs after accounting for fir nutritional value, e.g., browsing in plots of low fir digestibility decreased as the number of fir stems increased (resource dilution effect). The associational effects of heterospecific neighbour abundance, especially birch stem and shoot abundance, were also contingent on neighbour nutritional value. For example, at low birch digestibility, browsing on the focal fir increased with the number of neighbouring birches. Browsing on fir also increased as the number of spruce stems of high nutritional value increased. Conclusions By taking into account the abundance of all species, we could discriminate between conspecific effects and associational effects caused by heterospecifics. Our study suggests that the strength of associational effects varies in a continuous fashion in response to relative nutritional value. We propose that future studies should not only consider the identity of neighbours but also the nutritional traits of plant communities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».