Dispersal of an herbaceous perennial,<i>Paeonia brownii</i>, by scatter-hoarding rodents
Notice bibliographique
Résumé
Most plants that are dispersed by seed-caching animals are large, woody trees that produce large, nutritious nuts. But a few species dispersed in this way are relatively small shrubs or perennial herbs. Wild peony (Paeonia brownii) is a perennial herb in western North America that is dispersed by seed-caching rodents such as chipmunks (Tamias sp.), deer mice (Peromyscus maniculatus), and pocket mice (Perognathus parvus). These rodents harvest seeds from the dehiscent, pendant pods and transport them short distances (most <20 m) and cache 1 or a few seeds from 0 to 15 mm deep in soil. Unrecovered seeds germinate in the spring. Unlike most nuts, peony seeds are not highly preferred food items; they are rich in carbohydrates and low in lipids and protein. Rodents remove peony seeds slowly compared to Jeffrey pine (Pinus jeffreyi) seeds, which are highly preferred by rodents and dispersed in the same manner. The low preference for peony seeds may benefit the plants: peony seeds are slow to be harvested and cached, but also slow to be removed from caches and eaten. Small herbaceous plants cannot produce large crops of large, attractive seeds to satiate potential seed dispersers, as do most nut-bearing trees, so producing low-preference food items probably helps these types of plants to ensure that some of the seeds survive to germinate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».