Projecting the futures of plant traits across habitats in Central Europe
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Many plant traits covary with environmental gradients, reflecting shifts in adaptive strategies under changing conditions and thus providing information about potential consequences of future environmental change for vegetation and ecosystem functioning. Despite extensive efforts to map trait–environment relationships, the evidence remains heterogeneous and often conflicting, partially because of insufficient consideration of distinct trait syndromes for certain growth forms and habitats. Moreover, it is unclear whether traits of non-native and native plant taxa respond similarly to environmental gradients, limiting our ability to assess the consequences of future plant invasions. Here, using comprehensive data for Germany and the Czech Republic and a Bayesian multilevel modeling framework, we assessed relationships between three major plant traits (maximum height, H max ; specific leaf area, SLA ; and seed mass, SM ) and environmental factors (7 climate variables and percentage of urban land cover) for native and non-native woody and herbaceous plant assemblages across six broad habitat types. We projected the trait change in these assemblages under future environmental change scenarios until 2081–2100 and quantified the change in trait difference between native and non-native plants. Our models depicted multiple trait–environment relationships, with several important differences attributed to biogeographical status and woodiness within and across habitat types. The overall magnitude of trait change is projected to be greater for non-native than native taxa and to increase under more extreme scenarios. Native woody plant assemblages may generally experience an increase across all three traits, whereas woody non-natives may decline in H max and increase in SLA and SM . Herbaceous H max is expected to increase and SLA to decrease in most habitats. The obtained trait projections highlight the conditions under which non-native plants may prevail over natives and vice versa and can serve as a starting point for projecting future changes in ecosystem functions and services.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».