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Enregistrement W2074430205 · doi:10.1139/b03-099

Predispersal seed predation and population dynamics in the perennial understorey herb <i>Actaea spicata</i>

2003· article· en· W2074430205 sur OpenAlexvenueno aff
Heléne Fröborg, Ove Eriksson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésSeed predationPredationBiologySeedlingPerennial plantPopulationDeciduousUnderstoryEcologyBotanySeed dispersalDemographyCanopyBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predispersal seed predation by a moth larva, Eupithecia immundata Leinig &amp; Zeller (Geometridae), and its impact on population dynamics of the perennial herb Actaea spicata L. were studied during 7 years in deciduous and mixed coniferous forest populations in southeastern Sweden. Twelve population matrix models were constructed based on transition probabilities among six stage classes in the populations. The fraction of seeds consumed varied between 21% and 80% but was not significantly correlated with seed production. Experimental seed addition compensating for seed losses caused by the seed predator resulted in increased seedling emergence in one of the populations. Population growth rate was positive (λ &gt; 1) in 1 of 6 years in the deciduous forest population and in 2 of 6 years in the mixed coniferous forest population. Survival among reproductive individuals contributed most strongly to λ in both populations. In some years, the projected λ changed from positive to negative values because of seed loss caused by E. immundata. However, results suggest that seed predation did not affect λ to any large extent, despite a considerable seed predation. This study is one of the rare efforts to estimate the impact of seed predation on population dynamics of perennial plants.Key words: Actaea spicata, demography, population dynamics, predispersal seed predation, seedling recruitment.

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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,547

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations38
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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