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Enregistrement W2084765649 · doi:10.1098/rspb.2005.3317

Spatial ecology of mating success in a sexually polymorphic plant

2005· article· en· W2084765649 sur OpenAlexafffund
Ivana Stehlik, John P. Caspersen, Spencer C. H. Barrett

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiologyEcologyMatingMating systemSpatial ecologyBiological dispersalEvolutionary ecologyPollinationPollenContext (archaeology)PopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatial context of reproduction is of crucial importance to plants because of their sessile habit. Since pollen and seed dispersal is often restricted, mating success is likely to depend on the quantity and quality of mates in local neighbourhoods. Here we use neighbourhood models to investigate the spatial ecology of pollination and mating in Narcissus assoanus, a sexually polymorphic plant with two mating morphs that differ in style length. By mapping individuals in eight populations from southwestern France, we investigated the influence of the density and morph identity of plants at different spatial scales on variation in female fertility. By using inferences on the expected patterns of pollen transfer based on floral morphology, we were able to predict the quantitative relations between local morph ratios and variation in fertility. Our analyses revealed differences in the spatial clustering of morphs and in their response to plant density and morph identity within local neighbourhoods. Mating success in N. assoanus was characterized by both density- and frequency-dependent processes, a condition that may be a general feature of the spatial ecology of plant mating.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations34
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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