Resolving the effects of functional traits on tree growth rates: The influence of temporal dynamics and divergent strategies by leaf habit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ensuring the sustainability of forest ecosystems requires understanding the mechanisms underlying tree growth and predicting their relative influence across taxa and environments. Functional ecology posits that variation in tree growth is related to individual differences in functional traits, which serve as proxies for resource acquisition and investment strategies. However, studies of trait–growth relationships have produced inconsistent results, likely due to unaccounted factors like interspecific interactions, ontogeny, differing leaf habit strategies, and variation in resource acquisition and allocation. We investigated the utility of key functional traits as predictors of tree height growth rates in common garden experiments in the absence of interspecific interactions. We posit that trait–growth relationships vary with age and between two groups relating to leaf habit: deciduous and evergreen species. Using data from 38 tree species planted in monoculture plots across seven sites of the International Diversity Experiment Network with Trees (IDENT) in North America and Europe, we compiled height growth rates over 9 years post‐germination. We modelled growth using a Bayesian hierarchical generalized linear model incorporating four above‐ground functional traits related to resource acquisition and investment: specific leaf area (SLA), wood density (WD), leaf dry matter content (LDMC) and seed mass (SM). Improvements in predictive power due to the variation of trait effects with age and leaf habit were evaluated via alternative hypothesis‐driven models, using the Expected Log Pointwise Predictive Density (ELPD) as a performance measure. Trait effects on growth varied with age and leaf habit, shifting between positive and negative effects, reflecting changes in resource acquisition and investment strategies. The relationships between traits and growth were strongest during the first three growing seasons for deciduous species and during the seventh to the ninth for evergreen species. Accounting for age and leaf habit substantially improved predictive power. Synthesis. Traits are not consistently associated with tree growth rates but instead reflect dynamic resource acquisition and investment strategies over time and between deciduous and evergreen species. Despite this variability, our findings confirm the utility of functional traits to predict tree growth rates, especially when trait effects are considered to vary with age and leaf habit.
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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 ».