Proximate factors causing mast seeding in <i>Fagus crenata</i>: the effects of resource level and weather cues
Notice bibliographique
Résumé
To examine the proximate factors causing mast seeding in Fagus crenata Blume in Hokkaido, northern Japan, we analyzed a 13-year time series of seed production in relation to both previous reproduction and weather conditions. In an autocorrelation analysis we observed a significant negative correlation in 1-year time lags for the log-transformed total seed crop. This indicates that internal resource dynamics are important for mast seeding. A strong negative correlation was observed between the total seed crop and minimum temperature from late April to mid-May in the year preceding flowering. The critical minimum temperature from late April to mid-May for total seed crop at all five sites was about 1.0 °C higher than the 22-year (1979–2000) mean of the minimum temperatures, above which very few seeds were produced. These results show that a weather cue triggers the cessation of reproduction in F. crenata. Regression models that included reproduction in the previous year and minimum temperature explained 57.8%–83.1% of the total seed crop at the five study sites. Therefore, resource dynamics and weather cues are clearly involved in mast seeding in F. crenata.
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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) | 0,000 | 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 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 ».