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Enregistrement W2032049206 · doi:10.1046/j.1365-2699.2002.00679.x

Tree seed dispersal among forest fragments: II. Dispersal abilities and biogeographical controls

2002· article· en· W2032049206 sur OpenAlexaffabout
Nina Hewitt, Martin Kellman

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingBiological dispersalSeed dispersalBiologyHardwoodAbundance (ecology)Seed dispersal syndromeEcologyAgronomyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim To investigate the medium to long‐distance dispersal abilities of temperate hardwood tree species and the ecological controls on dispersal, including distance to and connectivity with seed sources, seed source strength, and species dispersal mechanism and seed size. Location A fragmented forest system in the Long Point region, Southern Ontario. Methods Pine plantations were the `seed traps' in which seedlings of hardwood species were enumerated to indicate past dispersal events. The influence of distance to seed sources, dispersal mechanism and seed mass on the probability of dispersal to plantations were evaluated using logistic analysis. Regression analysis was used to determine the effect of seed source strength (mature tree abundance within 150 m of plantations) on seedling density in plantations. Connectivity was assessed by comparing the strength of correlations between seedling abundance in plantations and the abundance of mature trees around plantations in connected vs. unconnected source areas. Results Seedling presence in plantations decreased significantly with distance from the nearest potential seed source for species grouped according to dispersal mechanism. Probabilities of seedling presence were ≥0.8 at 25 m distances, decreasing to under 0.3 at 175 m distances. While twenty‐seven of twenty‐nine species were present in at least one plantation with a seed source within 25 m, only thirteen of twenty‐seven species occurred in plantations with a seed source ≥100 m away, and only nine of twenty‐four species in plantations ≥150 m from seed sources, indicating limited potentials for interfragment migration. Seed source strength was significantly related to seedling density in plantations for twelve of fifteen species tested, indicating the importance of species commonness to interfragment migration. Connectivity was not related to dispersal frequency in the system, but this finding applies to a relatively well‐connected system of forests and plantations and is expected to differ for systems with greater patch isolation. In addition to these general controls, dispersal was related to species dispersal mechanism. Seed size was negatively related to dispersal frequency, but only within the rodent dispersal spectra. Bird‐dispersed species appeared to have superior interfragment dispersal abilities, closely followed by lighter seeded rodent‐ and wind‐dispersed species. Large‐seeded rodent‐dispersed species (Juglans spp., Quercus macrocarpa) and species lacking well‐developed adaptations for dispersers were infrequent in plantations generally, and with the exception of Q. macrocarpa, were absent from plantations more than 50 m from seed sources. Species dispersal abilities were ranked according to dispersal mechanism and seed size such that: bird > lighter‐seeded rodent = wind > larger‐seeded rodent = unspecialized. Main conclusions Distance to seed sources appears to be a key determinant of patch colonization. Infrequent dispersal over distances of >100–150 m for most species in this system raises concerns about the abilities of tree species to be sustained in fragmented forests. For some species, distances of as little as 50 m appear to be isolating, and these, in particular, risk regional extinctions over time scales depending on their local population persistence. Artificial introductions may be needed to maintain fragmented tree populations, particularly for rare species and those with poor dispersal indicated in this study.

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)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations84
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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