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Enregistrement W133793588

Patch- and regional-level population biology, with particular reference to Gleditsia triacanthos (Fabaceae): Landscape and plant ecology across the geographic range.

2005· article· en· W133793588 sur OpenAlexaboutno aff
Helen T. Murphy

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyFabaceaeRange (aeronautics)GeographyPopulation ecologyPopulationBiologyForestryDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological analyses at large spatial scales have emerged over the past decade in response to increasing awareness of the importance of landscape- and regional-scale processes in structuring fragmented terrestrial communities. Even relatively large-scale ecological studies, however, are usually not large enough to observe the variation in conditions that a species experiences across its entire geographic range. The geographic ranges of tree species often encompass great latitudinal and altitudinal scope, and all the associated climatic and geological variability which subsequently affects a suite of ecological, physical and physiological factors. In this thesis I examine the applicability of classic theories and current frameworks for understanding regional-scale population dynamics of plants across their geographic range. I have reviewed several literature bases from the general 'tree' perspective, including metapopulation- and landscape ecology, patch-matrix models, connectivity and species ranges. I analyze population performance parameters at 22 populations of the dioecious tree Gleditsia triacanthos in relation to position in the range, population size and density, and measures of the surrounding landscape structure at various spatial scales. I examine the distribution of abundance across the geographic range of G. triacanthos with particular attention to the predictions of the central-peripheral model. I used GIS datasets of landcover to extract measures of the spatial structure of landscapes across the range, and determine whether variation in abundance can be explained by landscape spatial structure, and whether this is consistent across the range. Finally, I used GARP (Genetic Algorithm for Rule-Set Production) to develop habitat suitability models based on known occurrences in particular regional conditions, as well as conditions across the geographic range as a whole, and interpret the models in terms of niche breadth and overlap between central and peripheral populations. Many factors influence the distribution of abundance and population performance across the range in Honey Locust, and effects of these factors appear to differ regionally and latitudinally. Abundance and performance of G. triacanthos populations were not simply related to position in the range as predicted by the central-peripheral model. Populations at the western periphery of the species' range have a broad niche, show active recruitment and high density and abundance, but high levels of developmental instability and low survivorship. Populations in the southern part of the range have a narrower niche breadth and show low recruitment, density, abundance and developmental instability, but high survivorship. (Abstract shortened by UMI.)Dept. of Biological Sciences. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2005 .M87. Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 66-11, Section: B, page: 5782. Thesis (Ph.D.)--University of Windsor (Canada), 2005.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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