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Enregistrement W1916160444 · doi:10.1139/b11-106

Within-species leaf size–number trade-offs in herbaceous angiosperms

2012· article· en· W1916160444 sur OpenAlexafffundvenue
Stephanie L. Scott, Lonnie W. Aarssen

Notice bibliographique

RevueBotany · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHerbaceous plantBiologyAllometryMeristemBotanyWoody plantShootVegetative reproductionLeaf sizeCompetition (biology)AgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leafing intensity—number of leaves produced per unit of supporting (nonleaf, aboveground) dry mass—determines the size of a plant’s “bud bank”, i.e., the number of axillary meristems per unit plant body or shoot size. This in turn determines the plant’s capacity for flexible and economic meristem deployment strategies as vegetative or reproductive structures. From recent research, it is now widely established that leafing intensity has a strong and isometrically negative relationship with individual leaf mass at the between-species level for both woody and herbaceous species. In the present study of 24 natural populations of herbaceous angiosperms, we show that these two traits also have a general trade-off relationship at the between-plant level within a species. Smaller resident reproductive (i.e., mature) plants generally produced smaller leaves, and plants with smaller leaves generally had higher leafing intensity, in most cases involving an isometric trade-off. For several species, however, the trade-off was allometric—i.e., plants with smaller leaves, which also had generally smaller body sizes, had generally greater than proportionally higher leafing intensity. This parallels results of an earlier study at the between-species level suggesting that, when plant body size is relatively small, there may be a premium—in terms of maximizing fitness—on relatively high leafing intensity. The latter, it is proposed, may function in maximizing the capacity for “reproductive economy”, i.e., successful reproduction despite intense size suppression owing to competition.

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 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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,623

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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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