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Enregistrement W2066104535 · doi:10.1139/b10-066

Different factors govern the performance of three closely related and ecologically similar<i>Dryopteris</i>species with contrastingly different abundance in a transplant experiment

2010· article· en· W2066104535 sur OpenAlexvenueno aff
Kai Rünk, Martin Zobel, Kristjan Zobel

Notice bibliographique

RevueBotany · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFern and Epiphyte Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundEesti MaaülikoolEesti TeadusfondiTartu ÜlikoolEuropean Commission
Mots-clésDryopterisEdaphicBiologySporophyteAbundance (ecology)EcologyPteridophyteBiological dispersalHabitatBotanyRare speciesFernSoil waterPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a transplant experiment to address aspects of the contrasting ecological performance of three forest ferns with similar habitat preferences: Dryopteris carthusiana (Vill.) H.P. Fuchs (common in Estonia), Dryopteris expansa (C. Presl) Fraser-Jenkins &amp; Jermy (less common in Estonia), and Dryopteris dilatata (Hoffm.) A. Gray (rare in Estonia). Sporophytes of the three species were reciprocally planted in pots of soil in three neighbouring sites, where only (i) the most common, (ii) two more common, or (iii) all three grow naturally. The experimental design allowed the grouping of the possible limiting factors: light-related, soil-related, and effect of locale (factors associated with a particular locality but not directly related to light or soil). D. expansa (less common) was vulnerable to edaphic conditions: its performance was significantly poorer in soil from the site where it was naturally absent. D. dilatata (rare) was unaffected by soil conditions, indicating that either limited dispersal or effect of locale is responsible for its rarity. Our results indicate that even for taxonomically close and ecologically similar species, the forces that shape plants’ distribution and abundance can be markedly different.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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