Recruitment advantage of large seeds is greater in shaded habitats
Notice bibliographique
Résumé
Large seeds are assumed to have higher probability of successful recruitment than small seeds. This is because larger seeds give rise to larger seedlings and larger seedlings better withstand environmental hazards like deep shade and drought. Biotic and abiotic limitations to seedling growth and survival, and conversely availability of safe sites for recruitment, vary along environmental gradients and between habitat types. Thus, the value to plant species of possessing large seeds may differ between plant communities. We analyzed the relationship between seed mass and per-seed recruitment success (seedlings established per number of seeds produced) along an environmental gradient from open grassland to closed-canopy forest using data collected by Uuno Perttula in southern Finland in 1934. We found that larger seeds have greater recruitment success relative to smaller seeds in all investigated communities. However, the recruitment success of large seeds relative to small seeds strongly increased from grassland and open forest to closed-canopy forest. Of the measured environmental variables, canopy closure most strongly explained this increase. This indicates a strong direct effect of deep shade on seedling survival in natural plant communities. Additional explanatory power was associated with soil moisture. Litter cover, moss cover, and soil pH did not contribute to explaining the variation in relative recruitment success of larger seeds. Thus, the advantage of large seeds in recruitment success is pronounced in deeply shaded forest but may be insignificant in open vegetation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».