Patterns of seed mass variation and their effects on seedling traits in<i>Alliaria petiolata</i> (Brassicaceae)
Notice bibliographique
Résumé
Seed mass is considered to be the least plastic component of reproductive yield. Yet, in invasive populations of garlic mustard, Alliaria petiolata, seed mass was highly variable (eightfold among populations, 2.5-7.5 fold within populations, two-threefold within individuals, and 1.4-1.8 fold within fruits). Variation in seed mass among populations explained nearly half of the total variance. Variation among seeds within fruits accounted for a further 25% of variance. Individual seed mass within a plant decreased with increased distance from the main stem, suggesting that access to parental resources limits seed size in a predictable manner. MANOVAs and Roy-Bargmann stepdown analyses revealed significant effects of seed mass, but not seed position (within a fruit or within an infructescence), on an array of subsequent seedling traits. Smaller seeds germinated significantly earlier, and seedlings from small seeds produced their first primary leaves significantly later and grew significantly taller. After accounting for seed mass as a covariate, only one seedling trait, date of first leaf emergence, was affected by seed position in a fruit. Differences in seed mass may therefore affect seedling recruitment via effects on early seedling growth in this weedy species.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».