Data and code from: Is a plant truly plastic? Nutrients and neighbours induce trait-specific responses, but performance depends on response direction
Notice bibliographique
Résumé
Plants live in a heterogeneous world, where nutrient and neighbour distributions vary in space and time. Plants can respond to this variation through plastic responses in individual organs, which are assumed to be coordinated among traits to support a coherent, adaptive strategy, maintaining plant growth in varying environments. However, this assumption remains understudied. Here, we test coordination in trait plasticity and its influence on plant performance. We do so among 27 naturally co-occurring species under four different neighbour and soil fertility contexts using data from two mesocosm experiments manipulating nutrients and neighbour presence. We focus on commonly-studied resource-acquisitive traits: specific leaf area (SLA), root tissue density (RTD), and specific root length (SRL). We found species exhibited plasticity in SLA, RTD, and SRL 50-75 % of the time and that responses to neighbours were stronger than nutrients for SLA and RTD, but not SRL. However, plastic responses were highly modular, correlated < 10 % of the time, and had little coordination consistent with the trait economics paradigm. Consequences of plasticity for plant performance depended on the trait, the response direction, and whether plants were responding to nutrients or neighbours. Plasticity in RTD was unrelated to performance, but species that increased their SRL under low nutrient conditions performed worse than those showing no SRL plasticity, while SRL responses to neighbours had no effect. Similarly, species that increased SLA under low nutrients or with neighbours showed reduced performance compared to those that decreased SLA in those same conditions. Overall, plasticity in SLA, RTD, and SRL rarely manifested as a correlated or coordinated response promoting growth maintenance in our study. Instead, plasticity’s consequences hinged on the direction of trait shifts, sometimes incurring costs. Future studies should consider plasticity a directional phenomenon.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».