Explaining variation in productivity requires intraspecific variability in plant height among communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While recent studies have shown the importance of intraspecific trait variation in the processes of community assembly, we still know little about the contributions of intraspecific trait variability to ecosystem functions. Here, we conducted a functional group removal experiment in an alpine meadow in Qinghai-Tibetan Plateau over 4 years to investigate the relative importance of inter- and intraspecific variability in plant height for productivity. We split total variability in plant height within each of 75 manipulated communities into interspecific variability (TVinter) and intraspecific variability within a community (ITVwithin). Community-weighted mean height among communities was decomposed into fixed community-weighted mean (CWMfixed) and intraspecific variability among communities (ITVamong). We constructed a series of generalized additive mixed models and piecewise structural equation modeling to determine how trait variability (i.e. TVinter, ITVwithin, CWMfixed and ITVamong) indirectly mediated the changes in productivity in response to functional group removal. Community productivity was not only affected directly by treatment manipulations, but also increased with both inter- and intraspecific variability (i.e. CWMfixed and ITVamong) in plant height indirectly. This suggests that both the ‘selection effect’ and a ‘shade-avoidance syndrome’ can incur higher CWMfixed and ITVamong, and may simultaneously operate to regulate productivity. Our findings provide new evidence that, besides interspecific variability, intraspecific trait variability in plant height also plays a role in maintaining net primary productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».