Functional differentiation among 12 dipterocarp species under contrasting water availabilities in Northeast Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Species composition varies greatly dependent on water availability gradients. In Northeast Thailand, dry deciduous forests (DDF) and dry evergreen forests (DEF) show contrasting species composition due to differences in soil structure and moisture. Although plant traits (physiological and morphological characteristics) are known to be involved in species distributions, which traits underpin these distinct distributions (either dry DDF or less-dry DEF) remain unclear. Here, we examined the differentiation of 21 leaf and stem traits between DDF and DEF using 12 dipterocarp species. We found that DDF species showed higher water use efficiency and higher water storage capacity in the lamina and petiole, higher leaf nitrogen content, higher stomatal density, larger leaves, thicker mesophyll layers, and a higher rate of water loss under severe dehydration than DEF species. Leaf osmotic potential at full turgor, wood density, and wood water content were not significantly different between DDF and DEF. We also observed a negative relationship between the potential photosynthetic capacity and the water loss rate during severe dehydration across species. Our results suggest that the differences in leaf traits related to photosynthesis and dehydration avoidance among the tree species produce niche differences along the soil water availability in tropical dry forests.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».