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Enregistrement W2059495257 · doi:10.1139/b10-036

Performance and response to defoliation of <i>Sanguisorba officinalis</i> (Rosaceae) seedlings from mown and successional habitats

2010· article· en· W2059495257 sur OpenAlexvenueno aff
Martin Musche, Josef Settele, Walter Durka

Notice bibliographique

RevueBotany · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungAgence Nationale de la RechercheBiodiversa+
Mots-clésBiologyPerennial plantHabitatFragmentation (computing)Habitat fragmentationEcologyPopulationAgronomyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In agricultural habitats, selection may favour plants that show a pronounced ability to tolerate stress induced by specific management methods. However, genetic erosion associated with habitat fragmentation may diminish this ability. To assess the role of mowing as a selection pressure and the impact of fragmentation processes on the ability to tolerate foliage loss, we grew 215 plants of the perennial herb Sanguisorba officinalis L. originating from 16 differently sized populations, located in mown meadows and successional fallows, in a common environment, and measured their performance and response to defoliation. Plants from meadows and fallows neither differed in performance characters nor in their ability to compensate for foliage loss. However, independently from the habitat of origin, populations slightly differed in performance. This variation was not due to differences in population size, plant density, or level of genetic variation, indicating its independence from genetic erosion, which may go along with habitat fragmentation. Rather, these differences between populations appear to be the outcome of unknown selection pressures or random genetic drift. Plants from successional fallows retain their potential to cope with mowing, presumably due to the low generation turnover of the perennial species. Selection by mowing may act over time scales larger than those reflected by the developmental stage of the current habitats.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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