Responses of the functional traits of wetland plants to variations in water levels and regimes—A global synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Extreme hydrological events (such as intense precipitation, flooding, and drought) caused by global climate change threaten the stability of wetland ecosystems. Wetland plants' trait plasticity plays a critical role in buffering environmental fluctuations; however, the underlying adaptive mechanisms, especially how multiple traits interact in response to rapid shifts in hydrological conditions, remain poorly understood. We performed a meta-analysis of 46 functional traits of wetland plants (2257 effect sizes from 85 studies) to examine their responses to water addition and reduction treatments. Our analysis revealed that wetland plants employ conservative strategies in response to reduced water levels and expansive strategies in response to increased water levels. The impact of changes in water levels on biomass allocation was the most significant. Under water limitation, conservative strategies reduce biomass; under water enrichment, acquisitive strategies promote biomass for rapid growth. Moreover, we found that the degree of response in plant functional traits increases with the intensity of the experimental conditions. We utilised network analysis for a detailed exploration of the topological relationships between the multiple traits of wetland plants under decreased versus increased water level conditions. The trait networks of wetland plants exhibited lower modularity and higher clustering under reduced than under increased water availability conditions, which suggests that under water-decreased conditions, wetland plants coordinate their trait responses to enhance resource utilisation efficiency. Considering the escalating of global climate change and wetland degradation, elucidating wetland plant trait response mechanisms to water changes is crucial for effective conservation and management strategies for sustainable wetland ecosystems.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».