Post‐dispersal seed predation and its relations with seed traits: a thirty‐species‐comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Post‐dispersal seed predation is a key process determining the variability in seed survival in forests, where most seeds are handled by rodents. Seed predation is thought to affect seedling regeneration, colonization ability and spatial distribution of plants. Basic seed traits are the essential factors affecting rodent foraging preferences and thus seed survival and seedling recruitment. Many studies have discussed several seed traits and their effects upon seed predation by rodents. However, the results of those previous studies are usually equivocal, likely because few seed traits and/or plant species tend to be incorporated into these studies. In order to elucidate the relationships between seed predation and seed traits, we surveyed the predation of 48 600 seeds in a natural pine forest, belonging to 30 species, for three consecutive years. The results demonstrated that: (i) seed size and seed coat hardness did not significantly affect seed predation; (ii) total phenolics had a negative effect upon seed predation; (iii) positive effects of nitrogen content upon seed predation were found. From our study, it seems that the better strategy to prevent heavy predation is for plants to produce seeds with higher total phenolics content rather than physical defenses (i.e. hard seed coat) or larger seeds. Additionally, rodent foraging preference may depend more on N itrogen content than other nutrient content of seeds.
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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) | 0,001 | 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 ».