Above‐ and belowground drivers of intraspecific trait variability across subcontinental gradients for five ubiquitous forest plants in North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intraspecific trait variability (ITV) provides the material for species' adaptation to environmental changes. To advance our understanding of how ITV can contribute to species' adaptation to a wide range of environmental conditions, we studied five widespread understorey forest species exposed to both continental‐scale climate gradients, and local soil and disturbance gradients. We investigated the environmental drivers of between‐site leaf and root trait variation, and tested whether higher between‐site ITV was associated with increased trait sensitivity to environmental variation (i.e. environmental fit). We measured morphological (specific leaf area: SLA, specific root length: SRL) and chemical traits (Leaf and Root N, P, K, Mg, Ca) of five forest understorey vascular plant species at 78 sites across Canada. A total of 261 species‐by‐site combinations spanning ~4300 km were sampled, capturing important abiotic and biotic environmental gradients (neighbourhood composition, canopy structure, soil conditions, climate). We used multivariate and univariate linear mixed models to identify drivers of ITV and test the association of between‐site ITV with environmental fit. Between‐site ITV of leaf traits was primarily driven by canopy structure and climate. Comparatively, environmental drivers explained only a small proportion of variability in root traits: these relationships were trait specific and included soil conditions (Root P), canopy structure (Root N) and neighbourhood composition (SRL, Root K). Between‐site ITV was associated with increased environmental fit only for a minority of traits, primarily in response to climate (SLA, Leaf N, SRL). Synthesis . By studying how ITV is structured along environmental gradients among species adapted to a wide range of conditions, we can begin to understand how individual species might respond to environmental change. Our results show that generalisable trait–environment relationships occur primarily aboveground, and only accounted for a small proportion of variability. For our group of species with broad ecological niches, variability in traits was only rarely associated with higher environmental fit, and primarily along climatic gradients. These results point to promising research avenues on the various ways in which trait variation can affect species' performance along different environmental gradients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».