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Enregistrement W1586049560 · doi:10.1111/j.1365-2745.2010.01790.x

What defines mast seeding? Spatio‐temporal patterns of cone production by whitebark pine

2011· article· en· W1586049560 sur OpenAlexaff
Elizabeth E. Crone, Eliot J. B. McIntire, Jedediah F. Brodie

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésMast (botany)SeedingPopulationBiologyEcologyAgronomyDemographyMast cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. Synchronous, episodic mast seeding is common in plant populations, and is thought to increase plant fitness through economies of scale, such as satiating seed predators, attracting seed dispersers and enhancing pollination success. Although mast seeding is easy to conceptualize, it has been quantified using a number of different metrics that reflect different features of pulsed reproduction. 2. We quantified spatio‐temporal patterns of mast seeding across 36 populations of a high‐elevation tree, Pinus albicaulis , for which perceived declines in cone production are a conservation concern. We tested for trends in mean cone production through space and time, and documented patterns of mast seeding using six different metrics: coefficient of variation, lag‐1 autocorrelation, synchrony, average cone production by individual trees, and the frequency of high cone crops on absolute and relative scales. 3. Overall, we did not detect increasing or decreasing trends in cone production during our study period. Average cone production tended to increase from north‐east to south‐west. Population‐level cone production tended to alternate between high and low years, but overall the coefficient of variation was low for a mast seeding species. 4. Metrics of mast seeding were not concordant across populations. The first principal component describing mast metrics separated populations with frequent high cone crops from those with high coefficients of variation. However, the second principle component was at least somewhat correlated with all metrics of masting, suggesting some ability to separate ‘masting’ from ‘non‐masting’ populations. 5. In P. albicaulis , spatial variation in mast seeding could reflect differences in site productivity, differences in the importance of satiating generalist seed consumers versus attracting specialist seed dispersers, or recent invasion by an introduced pathogen. 6. Synthesis. Our research reinforces the conclusion that populations form a continuum of strategies between ‘masting’ versus ‘non‐masting’ extremes. However, because different features of masting do not covary in space, understanding where populations fall along this continuum will depend on the features that are most important for mast seeding in a particular context.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations97
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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