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Enregistrement W1619760275 · doi:10.1111/1365-2745.12454

Unravelling conflicting density‐ and distance‐dependent effects on plant reproduction using a spatially explicit approach

2015· article· en· W1619760275 sur OpenAlexaff
José M. Fedriani, Thorsten Wiegand, Gemma Calvo, Alberto Suárez‐Esteban, Miguel E. Jácome‐Flores, Magdalena Żywiec, Miguel Delibes

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensYukon UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilMinistério da Educação e Ciência
Mots-clésPEARNull hypothesisSpatial ecologyBiologyMathematicsCorrelationStatisticsEcologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Density‐ and distance‐dependent (DDD) mechanisms are important determinants of plant reproductive success (PRS). Different components of sequentialPRScan operate either in the same or in different directions and thus reinforce or neutralize each other, and they may also operate at different spatial scales. Thus, spatially explicit approaches are needed to detect such complexDDDeffects across multiplePRScomponents and spatial scales. To revealDDDeffects of different components of earlyPRSof the Iberian pear (Pyrus bourgaeana) sampled over three consecutive years, we used marked point pattern analysis. Our special interest is to identify conflicting processes that regulate populations at different spatial scales, for example whetherDDDon fruit initiation and on fruit development acted in opposite directions. To evaluate the significance of observed mark correlation functions based on empirical data (e.g. fruiting success), we compared them to expectations given by spatially explicit null models. DiverseDDDprocesses affected several aspects ofPRSin a variable extent over the three seasons. First, fruit initiation was higher for individuals with more neighbours at small distances (i.e. up to 40 m). However,P. bourgaeanafruit development decreased with increasing number of nearby neighbours, but these effects cancelled for overall fruit set that did not showDDDeffects. Secondly, the absolute number of fruits produced (crop sizes) by trees showed positive density dependence in 2011 and 2012 but not in 2013. Finally, the total number of seeds produced did not showDDDeffects, indicating that conflicting demographic processes can disrupt the initial spatial pattern of tree investment in reproduction. Synthesis. Understanding complex spatial effects ofDDDprocesses requires dissection of component processes to attain the complete picture since contrastingDDDprocesses may be hidden behind a single cumulative measure of reproductive success. The combination of novel and classic mark correlation functions used here constitutes a powerful spatially explicit tool that can be broadly applied to unravel conflicting mechanisms ofDDDregulating the persistence of sessile organisms at a range of spatial scales. Our findings help to explain why some authors failed to find expectedDDDofPRSand highlight the importance of detailed multiyear field studies on plant reproductive success.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,158 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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