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Enregistrement W4206649942 · doi:10.1111/nph.17944

Hydraulic tradeoffs underlie local variation in tropical forest functional diversity and sensitivity to drought

2022· article· en· W4206649942 sur OpenAlexaff
Jehová Lourenço, Brian J. Enquist, Georg von Arx, Júlia Sonsin‐Oliveira, Kiyomi Morino, Luciana Dias Thomaz, Camilla Rozindo Dias Milanez

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésXylemBiodiversityEcologyBiologyEnvironmental scienceAbundance (ecology)Climate changeHabitatEcosystemBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tropical forests are important to the regulation of climate and the maintenance of biodiversity on Earth. However, these ecosystems are threatened by climate change, as temperatures rise and droughts' frequency and duration increase. Xylem anatomical traits are an essential component in understanding and predicting forest responses to changes in water availability. We calculated the community-weighted means and variances of xylem anatomical traits of hydraulic and structural importance (plot-level trait values weighted by species abundance) to assess their linkages to local adaptation and community assembly in response to varying soil water conditions in an environmentally diverse Brazilian Atlantic Forest habitat. Scaling approaches revealed community-level tradeoffs in xylem traits not observed at the species level. Towards drier sites, xylem structural reinforcement and integration balanced against hydraulic efficiency and capacitance xylem traits, leading to changes in plant community diversity. We show how general community assembly rules are reflected in persistent fiber-parenchyma and xylem hydraulic tradeoffs. Trait variation across a moisture gradient is larger between species than within species and is realized mainly through changes in species composition and abundance, suggesting habitat specialization. Modeling efforts to predict tropical forest diversity and drought sensitivity may benefit from adding hydraulic architecture traits into the analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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