Prediction of coastal barren plant species richness and functional diversity by environmental variability across scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions The relationships between environmental heterogeneity and plant diversity may be negative or neutral at fine spatial scales but positive across broader areas. How do the relationships between spatial environmental variability and mean environmental conditions, plant species richness and functional diversity change across spatial scales? Location Coastal barrens landscape in Nova Scotia, eastern Canada. Methods We sampled plant species composition and environmental variables in nested areas at three scales: 0.25 m 2 , 1 m 2 and 50 m 2 . At each scale, subsamples of environmental variables (including elevation, soil moisture and depth) were used to calculate average and standard deviation; plant species richness was also determined for each sample. Plant traits at the species level were used to calculate functional dispersion for each of five traits (specific leaf area, leaf dry matter content, leaf thickness, plant height and canopy width) and a combined index of total functional dispersion. Functional dispersion and species richness were predicted at each scale by environmental variables using linear mixed models. Results Environmental heterogeneity had low predictive power for plant diversity at the 0.25‐m 2 scale but was unimodally related to species richness and functional‐diversity variables at the 1‐m 2 scale. The shape of the unimodal relationships suggested a leveling off of diversity at higher levels of environmental variability rather than a decline in diversity (monotonic or asymptotic). There was a strong positive relationship between elevation (topographic) variability and species richness at the 50‐m 2 scale. Functional dispersion was most strongly related to environmental variables at the 1‐m 2 scale. Conclusions Positive or non‐linear asymptotic relationships between environmental heterogeneity, richness and functional diversity at the 1‐m 2 scale provide some support for niche‐based explanations of species coexistence in plant neighborhoods. At broader sampling extents, greater topographic heterogeneity may allow distinct plant communities to co‐occur within a sample, increasing richness but not functional diversity because functional diversity in leaf and canopy traits are already high within each plant community.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».