Evolutionary history and root trait coordination predict nutrient strategy in tropical legume trees
Notice bibliographique
Résumé
Plants express diverse nutrient use and acquisition traits, but it is unclear how trait combinations at the species level are constrained by phylogeny, trait coordination, or trade-offs in resource investment. One trait - nitrogen (N) fixation - is assumed to correlate with other traits and used to define plant functional groups, despite potential confounding effects of phylogeny. We quantified growth, carbon metabolism, fixation rate, root phosphatase activity (RPA), mycorrhizal colonization, and leaf and root morphology/chemistry across 22 species of fixing and nonfixing tropical Fabaceae trees under common conditions. Belowground trait variation was high even among closely related species, and most traits displayed a phylogenetic signal, including N-fixation rate and nodule biomass. Across species, we observed strong positive correlations between physiological traits such as RPA and root respiration. RPA increased ~ fourfold per unit increase in fixation, supporting the debated hypothesis that N-fixers 'trade' N for phosphatases to enhance phosphorus acquisition. Specific root length and root N differed between functional groups, though for other traits, apparent differences became nonsignificant after accounting for phylogenetic nonindependence. We conclude that evolutionary history, trait coordination, and fixation ability contribute to nutrient trait expression at the species level, and recommend explicitly considering phylogeny in analyses of functional groupings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».