Seasonal trait variation and functional niche overlap of macrophyte growth forms
Notice bibliographique
Résumé
Macrophytes provide many ecosystem processes and functions which support freshwater ecosystem services, and the ecological role of a macrophyte is related to its growth form (emergent, free-floating, floating rooted, submerged). Differences between growth forms and the relationships between ecosystem functioning and environmental conditions can be described by functional traits. Seasonal variation in functional trait expression can lead to alterations in ecosystem functioning. As such, when inferring trait-environment relationships, a species’ functional niche should capture this temporal variation. However, it is unknown how functional traits in macrophytes vary seasonally, and the importance of between-growth form variation. Using hypervolume analysis and linear mixed effect modelling, we demonstrate that seasonal trait variation within-growth forms is stronger than between-growth form variation over time. We found that emergent macrophytes have significantly (p < 0.01) higher specific leaf area in June compared to September. Whereas leaf nutrients (total nitrogen and phosphorus), are significantly higher early in the growing season for emergent, floating rooted, and submerged plants (p < 0.05). We show that the large functional niche of submerged macrophytes is shaped by seasonal variation, and that the functional niches of all macrophyte growth forms overlap, suggesting redundancies in the maintenance of ecosystem functions. Together, this study demonstrates the influence of seasonal variation on macrophyte functional traits. Thus, seasonality is relevant to our understanding of aquatic ecosystem functioning and must be considered when determining the ecological role of macrophytes across a season. This study provides rationale for further examinations of between-growth form redundancies in the ecological role of macrophytes.
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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 | 0,001 | 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 ».