Frugivorous weevils are too rare to cause Janzen–Connell effects in New Guinea lowland rain forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: A community of frugivorous weevils was studied by quantitative rearing of 57 weevil species represented by 10485 individuals from 326 woody plant species in lowland rain forest in Papua New Guinea. Only fruits from 35% of plant species were attacked by weevils. On average, weevils were reared from only 1 in 33 fruits and 1 kg of fruit was attacked by 2.51 individuals. Weevil host specificity was relatively high: 42% of weevil species fed on a single plant genus, 19% on a single plant family and only 16% were reared from more than one family. However, monophagous specialists represented only 23% of all reared individuals. The average 1 kg of fruits was infested by 1.84 individuals of generalist weevils (feeding on allogeneric or allofamilial host species), 0.52 individual of specialists (feeding on a single or several congeneric species), and 0.15 individual of unknown host specificity. Large-seeded fruits with thin mesocarp tended to host specialist species whereas those with thick, fleshy mesocarp were often infested with both specialists and generalists. Weevils tended to avoid small-seeded, fleshy fruits. The low incidence of seed damage (3% of seeds) suggests that weevils are unlikely to play a major role in regulating plant populations via density-dependent mortality processes outlined by the Janzen–Connell hypothesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».