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Enregistrement W2103653708 · doi:10.1086/678982

Evolutionary and Ecological Consequences of Multiscale Variation in Pollen Receipt for Seed Production

2014· article· en· W2103653708 sur OpenAlexaff
Sebastian J. Schreiber, Jay A. Rosenheim, Neal Williams, Lawrence D. Harder

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésOvulePollenBiologyReceiptZygoteVariation (astronomy)Evolutionary ecologyPollinationPollen tubeBotanyEcologyEmbryoEconomicsEmbryogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variation in resource availability can select for traits that reduce the negative impacts of this variability on mean fitness. Such selection may be particularly potent for seed production in flowering plants, as they often experience variation in pollen receipt among individuals and among flowers within individuals. Using analytically tractable models, we examine the optimal allocations for producing ovules, attracting pollen, and maturing seeds in deterministic and stochastic pollen environments. In deterministic environments, the optimal strategy attracts sufficient pollen to fertilize every ovule and mature every zygote into a seed. Stochastic environments select for allocations proportional to the risk of seed production being limited by zygotes or seed maturation. When producing an ovule is cheap and maturing a seed is expensive, among-plant variation selects for attracting more pollen at the expense of producing fewer ovules and having fewer resources for seed maturation. Despite this increased allocation, such populations are likely to be pollen limited. In contrast, within-plant variation generally selects for an overproduction of ovules and, to a lesser extent, pollen attraction. Such populations are likely to be resource limited and exhibit low seed-to-ovule ratios. These results highlight the importance of multiscale variation in the evolution and ecology of resource allocations.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,232

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations34
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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