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Enregistrement W6910999208 · doi:10.5061/dryad.n5tb2rc41

Data from: Climate interacts with the functional trait structure of tree communities to influence forest productivity

2024· dataset· en· W6910999208 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraitProductivityBiomass (ecology)PopulationClimate changeTree (set theory)Community structureForest structure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree functional diversity can increase forest productivity by enhancing species interactions and providing greater growth stability. However, very few studies have examined the influence of tree community trait structure on survivor growth, recruitment, and mortality simultaneously, which are the main drivers of forest population dynamics. Here we explore the interactions among functional diversity, productivity, and climate to investigate the role of the trait structure of communities on forest productivity and to determine under what circumstances functional diversity should be promoted to ensure forest adaptive capacity under future climate. Using random-forest modeling and a network of permanent sample plots covering a broad gradient of climatic conditions, we isolated the effects of functional diversity—described as the distribution of trait values in a community—and climate variables on net forest productivity (NFP), survivor growth, recruitment, and mortality. Based on our findings, community-level trait structure affects forest productivity in different ways. NFP was influenced by three traits from three different plant strategy dimensions, whereas survivor growth and recruitment were strongly correlated with leaf and resource acquisition traits, and tree mortality with a mix of traits reflecting various plant strategies. We also observed climate interactions with the functional trait structure of tree communities. For instance, we observed an interaction between drought tolerance and mean annual temperature: at low temperatures, NFP biomass accumulation increased with the value of the drought tolerance trait; however, at higher temperatures, the opposite pattern was observed. However, we found contrasting patterns of population response to climate variability, depending on their functional diversity. Greater functional diversity does not necessarily increase biomass accumulation under different climatic conditions. Synthesis. As all components of forest productivity contribute to NFP, studies on forest productivity should not only consider survivor growth but also recruitment and mortality. Each component responds differently in terms of biomass changes to climatic variation, according to the trait structure of tree communities. This study provides a framework to identify the trait structure that should be targeted under different climate scenarios to anticipate change and help strengthen forest response capacity to climate change.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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