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Enregistrement W4410417322 · doi:10.1002/ecm.70018

Raunkiæran shortfalls: Challenges and perspectives in trait‐based ecology

2025· article· en· W4410417322 sur OpenAlexaff
Francesco de Bello, Felícia M. Fischer, Javier Puy, Bill Shipley, Miguel Verdú, Lars Götzenberger, Sandra Lavorel, Marco Moretti, Ian J. Wright, Matty P. Berg, Carlos P. Carmona, Johannes H. C. Cornelissen, André T. C. Dias, Heloise Gibb, Jan Lepš, Joshua S. Madin, Maria Májeková, Juli G. Pausas, Jules Segrestin, Mar Sobral, Amy E. Zanne, Éric Garnier

Notice bibliographique

RevueEcological Monographs · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónAkademie Věd České RepublikyMinisterio de Ciencia e InnovaciónEesti Teadusagentuur
Mots-clésEcologyTraitBiologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Trait‐based ecology, a prominent research field identifying traits linked to the distribution and interactions of organisms and their impact on ecosystem functioning, has flourished in the last three decades. Yet, the field still grapples with critical challenges, broadly framed as Raunkiæran shortfalls. Recognizing and interconnecting these limitations is vital for designing and prioritizing research objectives and mainstreaming trait‐based approaches across a variety of organisms, trophic levels, and biomes. This strategic review scrutinizes eight major limitations within trait‐based ecology, spanning scales from organisms to the entire biosphere. Challenges range from defining and measuring traits (SF 1), exploring intraspecific variability within and across individuals and populations (SF 2), understanding the complex relationships between trait variation and fitness (SF 3), and discerning trait variations with underlying evolutionary patterns (SF 4). This review extends to community assembly (SF 5), ecosystem functioning and multitrophic relationships (SFs 6 and 7), and global repositories and scaling (SF 8). At the core of trait‐based ecology lies the ambition of scaling up processes from individuals to ecosystems by exploring the ecological strategies of organisms and connecting them to ecosystem functions across multiple trophic levels. Achieving this goal necessitates addressing key limitations embedded in the foundations of trait‐based ecology. After identifying key SFs, we propose pathways for advancing trait‐based ecology, fortifying its robustness, and unlocking its full potential to significantly contribute to ecological understanding and biodiversity conservation. This review underscores the significance of systematically evaluating the performance of organisms in standardized conditions, encompassing their responses to environmental variation and effects on ecosystems. This approach aims to bridge the gap between easily measurable traits, species ecological strategies, their demography, and their combined impacts on ecosystems.

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 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,494

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations30
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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