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Enregistrement W2017863045 · doi:10.1139/z09-070

Conifer-seed preferences of small mammals

2009· article· en· W2017863045 sur OpenAlexaffvenue
Nikhil Lobo, Minh Duong, John S. Millar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeromyscusPinus contortaMicrotusBiologyAbies lasiocarpaVoleDeer mousePicea engelmanniiEcologySubalpine forestBotanyMontane ecologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The preferences of the deer mouse ( Peromyscus maniculatus (Wagner, 1845)), southern red-backed vole ( Myodes gapperi (Vigors, 1830)), heather vole ( Phenacomys intermedius Merriam, 1889), long-tailed vole ( Microtus longicaudus (Merriam, 1888)), and meadow vole ( Microtus pennsylvanicus (Ord, 1851)) for lodgepole pine ( Pinus contorta Dougl. ex Loud.), white spruce ( Picea glauca (Moench.) Voss), and subalpine fir ( Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt.) seeds were investigated using cafeteria-style feeding experiments. Seed selection by P. maniculatus and M. gapperi in the field was also studied. Peromyscus maniculatus, M. gapperi, M. longicaudus, and M. pennsylvanicus showed a distinct preference for lodgepole pine seeds and avoidance of subalpine fir seeds, and consumed the different species of seeds in similar relative proportions. Phenacomys intermedius behaved very differently from the other rodent species in that it did not show a preference among seed species, and consumed very few seeds in total. Findings from the field seed selection trials were consistent with laboratory results. We suggest that postdispersal seed predation by small mammals could limit the recruitment success of lodgepole pine and white spruce, but would not be a major problem in the regeneration of subalpine fir stands. This could provide an advantage for subalpine fir over neighbouring competitive species.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations43
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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