Prior reproduction and weather affect berry crops in central Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Populations of many perennial plants intermittently produce large seed crops—a phenomenon referred to as mast seeding or masting. Masting may be a response to spatially correlated environmental conditions (the Moran effect), an adaptive reproductive strategy reflecting economies of scale, or a consequence of the internal resource budgets of individual plants. Fruit production by endozoochorous plants representing eight genera varied synchronously over much of central Ontario, Canada, 1998–2009. We tested for effects of weather and prior reproduction on fruit production by comparing AICc values among regression models fit to time series of fruit production scores and partitioning contributions by different predictors to multiple R2 into independent and joint contributions. Fruit production by mountain ash (Sorbus spp.), juneberry (Amelanchier spp.), dogwoods (Cornus spp.), nannyberry (Viburnum lentago), and possibly cherries (Prunus spp.) was inversely related to production in the previous year. These effects were independent of weather conditions, suggesting that intrinsic factors such as internal resource budgets or an adaptive strategy of variable reproductive output influenced fruit production. To our knowledge, this is the first evidence of masting in members of the genera Cornus, Viburnum, and Amelanchier, and in members of Prunus and Sorbus in North America. All species produced fewer fruits when weather conditions were dry, so the Moran effect could have synchronized fruit production both within and among species. Patterns and causes of variation in berry crops have implications for ecosystem dynamics, particularly in boreal and subArctic environments where berry crops are important wildlife foods.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».