Plant genotype, nutrients, and G × E interactions structure floral visitor communities
Notice bibliographique
Résumé
Intraspecific variation in plants is driven by both genetic and environmental factors and has been shown to play an important role in determining assemblages of herbivores, predators, and pathogens. Yet, the consequences of genetic (G) and environmental (E) factors, as well as potential (G × E) interactions, for floral visitor communities remains poorly explored. In a common garden experiment, we compared the relative effects of host‐plant genotype and genotypic diversity as well as soil nutrient enrichment on floral resource abundance and insect floral visitors associated with tall goldenrod, Solidago altissima . We found that the floral visitor community varied considerably among genotypes, driven predominantly by variation in floral phenology among S. altissima clones. Floral visitors also varied among nutrient treatments, though this response was much weaker than to different plant genotypes, and was likely driven by effects of floral rewards rather than of floral phenology. Importantly, we also detected several G × E interactions for both flowering and floral visitors. Taken together, our results suggest that the effects of host‐plant genetic variation, and to a lesser extent G × E interactions, are key agents in structuring the diversity and composition of floral visitors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».