Spatial genetic structure in populations of<i>Quercus mongolica</i>var.<i>grosseserrata</i>(Fagaceae) from southern Korea
Notice bibliographique
Résumé
Multilocus, putative allozyme genotypes were mapped and sampled from two local populations of Quercus mongolica Fischer ex Turcz var. grosseserrata (Bl.) Rehder & Wilson (Fagaceae) (each area is 100 m × 100 m, one with Sasa cover (N = 62) versus a second without it (N = 384)) occurring in undisturbed forests near Nogodan, Mount Jiri in southern Korea. Ripley's L-statistics and spatial autocorrelation analysis (a coancestry coefficient, fij) were used to test the prediction that because of low seedling establishment in a population with dense Sasa cover, there would be no spatial aggregation or hyperdispersion of individual trees and little evidence of fine-scale genetic structure in the population. As predicted, the Sasa-covered population showed no evidence of significant aggregation of individuals (P < 0.01) up to an interplant distance of 50 m and a random distribution of putative genotypes in the population. By contrast, the L-statistics conducted in the Sasa-free population indicated significant aggregation of individuals at interplant distances extending from 4 to 50 m. Spatial autocorrelation analysis revealed small but significant (P < 0.01), positive, fine-scale genetic structure extending from 10 to 30 m. A very similar result was obtained from 100 replicates each consisting of 62 trees in the Sasa-free populations by applying rarefaction and bootstrapping. These findings support the hypothesis that ground vegetation such as Sasa spp. has an impact on fine-scale genetic structure. The weak spatial genetic structure found in the Sasa-free population may primarily be due to limited acorn dispersal coupled with overlapping seed shadows and (or) secondary acorn dispersal by rodents.Key words: allozymes, Fagaceae, ground cover, Quercus mongolica var. grosseserrata, Sasa spp., spatial genetic structure.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».