Data from: Explaining productivity variation in response to nitrogen addition and warming requires intraspecific variability
Notice bibliographique
Résumé
1. Recent studies have shown that intraspecific trait variability is an important source of total trait variation. However, the contribution of intraspecific variability to ecosystem functions in the face of global change remains unknown. 2. We measured plant height, leaf area, specific leaf area, leaf dry matter content and leaf thickness of 26 species at individual or leaf level and aboveground net primary productivity in 48 subplots subjected to 8 years of nitrogen addition and warming in a Tibetan alpine meadow. We split community weighted mean (CWM) and Rao’s quadratic entropy (Rao) of individuals’ traits within a given community into “fixed value” (only caused by interspecific difference of traits) and intraspecific variability (only caused by intraspecific difference), respectively, using a variance partitioning method. 3. We found that productivity showed a humped back response to nitrogen addition: it was highest at intermediate levels of nitrogen fertilization. The response trend was mediated by the changes of plant functional structure. Productivity was positive with fixed Rao of plant height and intraspecific variability of leaf area, i.e. community having higher fixed variability of plant height and individuals producing bigger leaf area can increase productivity via niche complementary and dominance effect. Warming reduced productivity directly and marginally decreased individuals’ leaf area which suppresses productivity indirectly. 4. Our research suggests the non-negligible role of plant intraspecific trait variability in maintaining ecosystem functions, especially in the face of global change.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,040 |
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 ».