Evaluation of the relationship between soil properties and functional traits in three forest types in a subtropical mountain in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Although it is well-established that soil nutrients determine leaf morpho-physiology and tree dimensions, linking soil physicochemical properties with functional community patterns under field conditions remains difficult. We examine how soil properties shape community-weighted mean (CWM) traits and species composition in pine, mixed, and broadleaf forests along a topographic gradient in the subtropical mountains of western Mexico. We related pH, organic matter, calcium, boron, and silt with stomatal density, stomatal conductance, leaf water potential (Ψ), specific leaf area (SLA), diameter at breast height (DBH), and tree height across three forest types and nine 1000 m 2 plots along the gradient. Pine forests, with distinct species composition, occupied stressful environments characterized by acidic soils and low organic matter. They adopted a conservative resources use strategy, with lower CWM-SLA and higher CWM-DBH, along with less negative CWM-Ψ, indicating reduced water stress compared to broadleaf and mixed forests. In contrast, broadleaf and mixed forests inhabit soils without nutrient limitations, showed a more acquisitive strategy, and high species turnover resulted in similar CWM values between them. This functional heterogeneity may be a key factor in the resilience of subtropical forest to disturbances.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».