Trait coordination reveals the fast–slow plant economics spectrum along the vertical canopy profile in central Amazonian forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how environmental drivers affect tree functioning is essential to improve predictions of tropical forests' response to climate change. While functional traits directly influence tree performance, our understanding of how canopy environments shape their coordination and variation along the vertical forest profile remains limited. We quantified annual growth rates in terms of above‐ground biomass (AGB), the maximum efficiency of photosystem II (Fv/Fm) and six tree functional traits related to water transport (xylem density and Huber value), leaf morphology (leaf size, angle and stomatal density) and photosynthesis (specific leaf area) along the vertical forest profile in an old‐growth central Amazonian forest. To investigate the influence of canopy environments and ontogenetic stages on the variation of these traits, we divided the forest into three vertical strata defined by height from the ground (S1: 0–20 m; S2: 20–40 m; S3: >40 m). We sampled 162 branches and 486 leaves from 54 trees of 10 species, encompassing at least five of the most abundant species per stratum. Path analysis and correlation matrices were used to explore the links between canopy environments, traits and the ‘fast–slow’ plant economics spectrum. We found significant effects of height on relative tree growth, leaf size and specific leaf area. Trait correlations varied across strata suggesting an ecological stratification of canopy functional niches. Trait–growth correlations increased in number and strength with increasing height, suggesting greater trait‐mediated growth control in large trees. Our results reveal how traits and strategies on the ‘fast–slow’ plant economics spectrum are vertically distributed and coordinated along the forest profile. Our findings highlight important interactions between species and canopy environments in determining plant traits, with emergent species showing adaptive strategies at different stages of their development. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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) | 0,001 | 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 ».