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Enregistrement W2022642637 · doi:10.1139/b00-143

Functional specialization of current shoots as a reproductive strategy in Japanese alder (<i>Alnus hirsuta </i>var. <i>sibirica</i>)

2001· article· en· W2022642637 sur OpenAlexvenueno aff
Shigeaki F. Hasegawa, Hiroshi Takeda

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShootBiologyReproductionBotanyPopulationCrown (dentistry)Sexual reproductionAlderReproductive successEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current shoots, which form the crown of a tree, are specialized in various functions such as crown expansion, reproduction, and assimilation. We examined the temporal and spatial distribution of reproductive shoots in Alnus hirsuta Turcz. var. sibirica (Fischer) C.K. Schn., assessed their direct and indirect costs of reproduction, and explained their distribution in the crown as the reproductive strategy of a current shoot population. The upper and lower limits to the lengths of current shoots for reproductive growth (flower formation) were 40 and 10 cm, respectively. Reproductive 1-year-old shoots produced fewer shoots in the following year than non-reproductive 1-year-old shoots. In current shoots longer than 40 cm, the increment of reproductive output in the following year by abandonment of reproduction surpassed the decrement of reproductive output in the current year by abandonment of reproduction. This may be one reason for the upper limit of reproductive shoot length. Thus, the current shoot population of A. hirsuta var. sibirica may be divided into three functionally specialized subpopulations: reproductive, maintenance, and exploratory. This specialization is considered to be a reproductive strategy to maximize their lifetime reproductive success.Key words: current shoot population, reproductive ecology, functional specialization, cost of reproduction, Japanese alder.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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