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Enregistrement W1994747863 · doi:10.1086/678117

Consequences of Multiple Inflorescences and Clonality for Pollinator Behavior and Plant Mating

2014· article· en· W1994747863 sur OpenAlexaff
Wan‐Jin Liao, Lawrence D. Harder

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflorescencePollenBiologyPollinatorPollinationPollen sourceNectarMatingBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angiosperms engage in distributed reproduction, producing sex organs in multiple flowers on one or more inflorescences, including on different physical individuals of clonal plants. We investigated the effects of alternative deployments of artificial flowers for pollinator behavior and simulated pollen dispersal. Plants presented 18 flowers on either one inflorescence (1-I plants) or three inflorescences (3-I plants) spaced either closely or widely. Bees often skipped inflorescences on 3-I plants, visiting an average of 1.5 fewer flowers overall than on 1-I plants. In simulations with all flowers receiving and donating pollen, this behavior caused 7% less geitonogamy for 3-I plants, contradicting a common supposition that clonality increases geitonogamy. Bees generally moved upward within inflorescences and downward between inflorescences. Consequently, in simulations, segregation of pollen receipt to lower flowers and pollen donation to upper flowers reduced self-pollination and enhanced pollen export much more for 1-I plants. Nectar volume per flower had little relevant influence on bee behavior. The observed bee responses and simulated mating results suggest that production of multiple inflorescences and clonality promote pollination quality when flowers simultaneously receive and donate pollen, whereas a single large inflorescence is advantageous when segregation of sex roles among flowers reduces geitonogamy effectively.

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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,366

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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