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Enregistrement W1823507606 · doi:10.1139/cjfr-2014-0385

Insects can limit seed productivity at the treeline

2014· article· en· W1823507606 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ryan G. Jameson, Andrew J. Trant, Luise Hermanutz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of VictoriaEagle Ridge HospitalMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaMcGill University
Mots-clésBlack spruceLarchSeed predationGerminationBiologyAlpine climateAbies balsameaEcologyPredationBalsamAgronomyBotanySeed dispersalTaigaPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous factors contribute to the variability in treeline change; however, the potential role of insect predation in limiting seed productivity is not well documented. Conditions for seed germination, establishment, and survival are not limiting at the Mealy Mountains treeline (Labrador, Canada), but seedlings are rarely encountered, suggesting a seed-related bottleneck to recruitment. Mature cones were collected in 2008 from four tree species (black spruce (Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.), balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.), eastern larch (Larix laricina (Du Roi) K. Koch), and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss)) across three treeline zones (forest, transition, and krummholz) to assess potential seed limitation. During that year, an unexpectedly high diversity of insect larvae caused extensive reproductive loss and damaged the cones of ∼85% of trees sampled, confirming that treeline change models should include seed predation. Seed germination was low and variable in all treeline zones, although significantly higher in black spruce and eastern larch. Most reproductive quality measures decreased significantly with elevation, although no differences among zones or tree species in the percentages of seeds damaged by insects were found (mean ± standard deviation: 31% ± 23%). Based on tree density and seed production, black spruce is predicted to lead the treeline expansion in the Mealy Mountains. Although climate warming may create conditions conducive for increased seed production, predispersal seed predation may limit future treeline expansion.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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