Global patterns of leaf construction traits and their covariation along climate and soil environmental gradients
Notice bibliographique
Résumé
Summary Leaf functional traits and their covariation underlie plant ecological adaptations along environmental gradients, but there is limited information on the global covariation patterns of key leaf construction traits. To explore how leaf construction traits co‐vary across diverse climate and soil environmental conditions, we compiled a global dataset including cell wall mass per unit leaf mass (CW mass ), leaf carbon (C) and calcium (Ca) concentrations, and specific leaf area (SLA) for 2348 angiosperm species from 340 sites world‐wide. Our results demonstrated negative correlations between leaf C and Ca concentrations and between leaf C and SLA across diverse nongraminoid angiosperms. Leaf C concentration increased with increasing mean annual temperature (MAT) and mean annual precipitation (MAP) and with decreasing soil pH and calcium carbonate (CaCO 3 ) concentration, whereas leaf Ca concentration and SLA exhibited the opposite responses to these environmental variables. The covariations of leaf Ca–C and of leaf SLA–C were stronger in habitats with lower MAT and MAP, and/or higher soil CaCO 3 content. This global‐scale analysis demonstrates that the leaf C and Ca concentrations and SLA together govern the C and biomass investment strategies in leaves of nongraminoids. We conclude that environmental conditions strongly shape leaf construction traits and their covariation patterns.
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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 | 0,001 |
| 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 ».