Phenotypic and genotypic differentiation of<i>Vaccinium vitis-idaea</i>between coastal barrens and forests in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Coastal barrens and forests are very different environments, making it surprising that some plant species grow in both habitats. Vaccinium vitis-idaea L., common in both habitats, was studied for phenotypic and genotypic differences that may correlate with the different environments. Of the measured phenotypic traits, leaf thickness demonstrated the best response to differences between habitat types. Amplified fragment length polymorphisms were used to assess the genetic diversity of 85 V. vitis-idaea plants between habitats. The overall genotypic diversity (D = 0.99) and evenness (E = 0.77) from this study were higher than that found in other studies on V. vitis-idaea, and were likely influenced by the sampling methods used. Although the harsh environment of the coastal barrens was expected to increase clonal reproduction, we found no evidence of extensive cloning in either habitat type. An AMOVA revealed that genetic variation was highest (87.8%) within populations, and that V. vitis-idaea was not genetically distinct between the coastal barrens and forests. This outcome is consistent with the hypothesis that coastal barrens and forest habitats along the Nova Scotia coast represent extremes of a successional continuum, rather than discrete plant communities.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».