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Enregistrement W4391650038 · doi:10.1111/1365-2435.14504

Root traits vary as much as leaf traits and have consistent phenotypic plasticity among 14 populations of a globally widespread herb

2024· article· en· W4391650038 sur OpenAlexaff
Wayne Dawson, Judit Bódis, Anna Bucharová, Jane A. Catford, Richard P. Duncan, Lauchlan H. Fraser, Ronny Groenteman, Ruth Kelly, Joslin L. Moore, Meelis Pärtel, Deborah A. Roach, Jesús Villellas, Elizabeth M. Wandrag, Alain Finn, Yvonne M. Buckley

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesEesti TeadusagentuurIrish Research CouncilRoyal Irish AcademyRoyal Society
Mots-clésBiologyTraitSpecific leaf areaPerennial plantLocal adaptationPhenotypic plasticityPopulationPlantagoPhenotypic traitEcologyQuantitative trait locusBiodiversityResource Acquisition Is InitializationAdaptation (eye)AgronomyBotanyPhenotypePhotosynthesisDemographyResource allocation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our understanding of plant functional trait variation among populations and how this relates to local adaptation to environmental conditions is largely shaped by above‐ground traits. However, we might expect below‐ground traits linked to resource acquisition and conservation to vary among populations that experience different environmental conditions. Alternatively, below‐ground traits might be highly plastic in response to growing conditions, such as availability of soil resources and association with symbiont arbuscular mycorrhizal fungi (AMF). We assessed (i) the strength of among‐population variation in above‐ and below‐ground traits, (ii) the effects of growing conditions on among‐population variation and (iii) whether variation among populations is linked to source environment conditions, in a globally distributed perennial Plantago lanceolata . Using seeds from 14 populations across three continents, we grew plants in a common garden experiment and measured leaf and root traits linked to resource acquisition and water conservation. We included two sets of experimental treatments (high or low water availability; with and without AMF inoculation), which enabled us to assess trait responses to growing conditions. Across treatments, the percentage of root trait variation explained by populations and continents was 9%–26%, compared to 7%–20% for leaf trait variation. From principal component analysis (PCA), the first PC axis for both root and leaf traits largely reflected plant size, while the second PC broadly captured mass allocation. Root mass allocation (PC 2) was related to mean annual temperature and mean moisture index, indicating that populations from cooler, wetter environments had longer, thinner roots. However, we found little support for a relationship between source environment and leaf trait PCs, root system size (PC1) or individual traits. Water availability and AMF inoculation effects on size were consistent among populations, with larger plants under AMF inoculation, and less mass allocation to leaves under lower water availability. Plantago lanceolata shows substantial population‐level variation in a suite of root traits, but that variation is only partially linked to the source environmental variables studied. Despite considerable differences in source abiotic environments, geographically separated populations have retained a strong and similar capacity for phenotypic plasticity both above and below‐ground. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0110,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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