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Enregistrement W4323567362 · doi:10.1111/geb.13652

Linking seed size and number to trait syndromes in trees

2023· article· en· W4323567362 sur OpenAlexaff
Michał Bogdziewicz, Marie‐Claire Aravena Acuña, Robert A. Andrus, Davide Ascoli, Yves Bergeron, Daniel Brveiller, Thomas Boivin, Raúl Bonal, Thomas Caignard, Maxime Cailleret, Rafael Calama, Sergio Donoso Calderón, J. Julio Camarero, Chia‐Hao Chang‐Yang, Jérôme Chave, Francesco Chianucci, Natalie L. Cleavitt, Benoı̂t Courbaud, Andrea Cutini, T. Curt, Adrian J. Das, Hendrik Davi, Nicolas Delpierre, Sylvain Delzon, Michael C. Dietze, Laurent Dormont, William Farfán-Ríos, Catherine A. Gehring, Gregory S. Gilbert, Georg Gratzer, Cathryn H. Greenberg, Arthur Guignabert, Qinfeng Guo, Andrew Hacket‐Pain, Arndt Hampe, Qingmin Han, Kazuhiko Hoshizaki, Inés Ibáñez, Jill F. Johnstone, Valentin Journé, Thomas Kitzberger, Johannes M. H. Knops, Georges Künstler, Richard K. Kobe, Jonathan G. A. Lageard, Jalene M. LaMontagne, Mateusz Ledwoń, Theodor D. Leininger, Jean‐Marc Limousin, James A. Lutz, Diana Macias, Anders Mårell, Eliot J. B. McIntire, Emily Moran, Renzo Motta, Jonathan A. Myers, Thomas A. Nagel, Shoji Naoe, Mahoko Noguchi, Michio Oguro, Hiroko Kurokawa, Jean‐Marc Ourcival, Robert Parmenter, Ignacio Manuel Pérez-Ramos, Łukasz Piechnik, Tomasz Podgórski, John R. Poulsen, Tong Qiu, Miranda D. Redmond, Chantal D. Reid, Kyle C. Rodman, Pavel Šamonil, Jan Holík, C. Lane Scher, Harald Schmidt Van Marle, Barbara Seget, Mitsue Shibata, Shubhi Sharma, Miles R. Silman, Michael A. Steele, Jacob N. Straub, I‐Fang Sun, Samantha Sutton, Jennifer J. Swenson, Peter A. Thomas, María Uriarte, Giorgio Vacchiano, Thomas T. Veblen, Boyd R. Wright, S. Joseph Wright‬, Thomas G. Whitham, Kai Zhu, Jess K. Zimmerman, Magdalena Żywiec, James S. Clark

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensCanadian Sport Centre PacificUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri LankaNational Institute of Advanced Industrial Science and TechnologyNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejNarodowe Centrum NaukiSight Research UKGordon and Betty Moore FoundationNatural Environment Research CouncilAlabama Space Grant ConsortiumInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyAgence Nationale de la RechercheU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésBiologyTraitSpecific leaf areaBiomass (ecology)ProductivityEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Our understanding of the mechanisms that maintain forest diversity under changing climate can benefit from knowledge about traits that are closely linked to fitness. We tested whether the link between traits and seed number and seed size is consistent with two hypotheses, termed the leaf economics spectrum and the plant size syndrome, or whether reproduction represents an independent dimension related to a seed size–seed number trade‐off. Location Most of the data come from Europe, North and Central America and East Asia. A minority of the data come from South America, Africa and Australia. Time period 1960–2022. Major taxa studied Trees. Methods We gathered 12 million observations of the number of seeds produced in 784 tree species. We estimated the number of seeds produced by individual trees and scaled it up to the species level. Next, we used principal components analysis and generalized joint attribute modelling (GJAM) to map seed number and size on the tree traits spectrum. Results Incorporating seed size and number into trait analysis while controlling for environment and phylogeny with GJAM exposes relationships in trees that might otherwise remain hidden. Production of the large total biomass of seeds [product of seed number and seed size; hereafter, species seed productivity (SSP)] is associated with high leaf area, low foliar nitrogen, low specific leaf area (SLA) and dense wood. Production of high seed numbers is associated with small seeds produced by nutrient‐demanding species with softwood, small leaves and high SLA. Trait covariation is consistent with opposing strategies: one fast‐growing, early successional, with high dispersal, and the other slow‐growing, stress‐tolerant, that recruit in shaded conditions. Main conclusions Earth system models currently assume that reproductive allocation is indifferent among plant functional types. Easily measurable seed size is a strong predictor of the seed number and species seed productivity. The connection of SSP with the functional traits can form the first basis of improved fecundity prediction across global forests.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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