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Enregistrement W1977698928 · doi:10.1111/j.1469-8137.2010.03199.x

A novel approach to estimating the cost of male fertility restoration in gynodioecious plants

2010· article· en· W1977698928 sur OpenAlexaff
Andrea L. Case, Christina M. Caruso

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynodioecyPollenCytoplasmic male sterilityBiologyPopulationSterilityBotanyDioecyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

*In many gynodioecious plants, sex is determined by cytoplasmic male sterility genes (CMS) and nuclear male fertility restorers (Rf). Models predict that the costs of restoration are important determinants of population sex ratios. However, current approaches to the estimation of these costs require prior identification of CMS genotypes, information that is available for few species. *We tested a novel approach to estimating the cost of restoration in natural populations without determining CMS or Rf genotypes. We used estimates of pollen viability and offspring sex ratios from open- and hand-pollinated families of Lobelia siphilitica to test whether the cost of restoration, expressed as low pollen viability, is higher in populations with more females. *Among populations with CMS, we found that variation in pollen viability was higher in small populations with more females, as expected if the proportion of females within populations increases with the maximum cost of restoration. In controlled crosses, families with low pollen viability also produced fewer females, suggesting that variation in viability is primarily determined by the number and frequency of Rf alleles carried. *This approach to estimating the cost of restoration can be applied to other cytonuclear gynodioecious species, offering new opportunities for testing gynodioecy models in the wild.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,262
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 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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