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Enregistrement W1595267509 · doi:10.26786/1920-7603(2015)8

Pollinator dependency, pollen limitation and pollinator visitation rates to six vegetable crops in southern India

2015· article· en· W1595267509 sur OpenAlexvenueno aff
Priya Davidar, Saranya Arwen Carr

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollinatorPollinationBiologyPollenPlant reproductive morphologyCropOpen pollinationBotanyAgronomyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated levels of pollinator dependency and pollinator visitation rates to flowers of six vegetable crops: brinjal (aubergine), tomato, chilli pepper (Solanaceae), okra (Malvaceae), bitter and snake gourds (Cucurbitaceae) in six small family farms in the Coimbatore region of southern India. We tested the null hypothesis that fruit set in these crops would be independent of pollinators. We assessed fruit set through self and cross pollination by pollen augmentation, by pollinator exclusion and open pollination. We evaluated pollen limitation by comparing percentage fruit set by hand outcrossed pollen with open pollination; pollinator dependency by differences in percentage fruit set by open pollination and autogamous pollination; and visitation rates to flowers by pollinating insects. Tomato, chilli and okra produced self-compatible hermaphrodite flowers, with higher levels of autogamous fruit set (32-76%) and significantly lower levels of pollinator dependency (0-37%), whereas andro-monoecious brinjal and monoecious gourds had significantly lower levels of fruit set through autogamy, and higher levels of pollinator dependency. Pollen limitation was not evident in any crop. Diverse pollinating insects visited the flowers, and the frequency of visits by different pollinator taxa differed with crop type. Native vegetation and uncultivated land may enhance pollinator diversity in small farms.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,308

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,251
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.

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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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