Size- and environment-driven seedling survival and growth are mediated by leaf functional traits
Notice bibliographique
Résumé
Ecologists usually find that plant demography (e.g. survival and growth) changes along with plant size and environmental gradients, which suggests the effects of ontogeny-related processes and abiotic filtering. However, the role of functional traits underlying the size- and environment-demography relationships is usually overlooked. By measuring individual-level leaf traits of more than 2700 seedlings in a temperate forest, we evaluated how seedling traits mediated the size- and environment-demography relationships. We found leaves were larger for taller seedlings; leaf economics traits were more conservative in taller seedlings and under high-light and low-elevation conditions. Structural equation modelling showed that a higher survival probability for taller seedlings was indirectly driven by their larger leaf area. Although taller seedlings had lower growth rates, larger and more resource-conservative leaves could promote the growth of these tall seedlings. Environmental variables did not influence seedling survival and growth directly but did influence growth indirectly by mediating trait variation. Finally, species-specific variation in traits along with size and environments was associated with the species-specific variation in seedling survival and growth. Our study suggests that not only plant ontogeny- and environment-related ecological processes, but functional traits are also important intermediary agents underlying plant size- and environment-demography relationships.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».