Low Inbreeding and High Pollen Dispersal Distances in Populations of Two Amazonian Forest Tree Species
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Recent studies suggest that tropical tree species exhibit low inbreeding and high gene dispersal levels despite the typically low density of conspecifics in tropical forests. To examine this, we undertook a study of pollen gene dispersal and mating system of two Amazonian tree species. We analyzed 341 seeds from 33 trees at four microsatellite loci in a Carapa guianensis population from Brazil, and 212 seeds from 22 trees at four microsatellite loci in a Sextonia rubra population from French Guiana. Differentiation of allele frequencies among the pollen pool of individual trees was ΦFT= 0.053 (95% CI: 0.027–0.074) for C. guianensis and ΦFT= 0.064 (95% CI: 0.017–0.088) for S. rubra. The mean pollen dispersal distances were estimated at 69–355 m for C. guianensis, and 86–303 m for S. rubra, depending on the pollen dispersal model and the estimate of reproductive tree density used. The multi‐locus outcrossing rate was estimated at 0.918 and 0.945, and the correlation of paternity at 0.089 and 0.096, for C. guianensis and S. rubra, respectively, while no significant levels of biparental inbreeding were detected. Comparing trees with high and low local density of conspecifics, we found no evidence for differences in inbreeding levels. The results are discussed within the framework of the emerging picture of the reproductive biology of tropical forest trees.
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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 | 0,001 |
| 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 ».