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Enregistrement W2107697915 · doi:10.2307/2656878

Germination and establishment of forest sedges (<i>Carex</i>, Cyperaceae): tests for home‐site advantage and effects of leaf litter

2000· article· en· W2107697915 sur OpenAlexafffundabout
Mark Vellend, Martin J. Lechowicz, Marcia J. Waterway

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Botany · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarexBiologyUnderstoryGerminationCyperaceaeSeedlingBiological dispersalBotanyLitterSeed dispersalPlant litterEcologyCanopyPoaceaeEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated aspects of germination and seedling establishment that might influence the distribution and diversity of Carex species growing in the forest understory. We tested the ability of Carex communis and C. platyphylla to germinate and establish at plots where adult individuals of one of these two species, or one of two other Carex species (C. backii and C. plantaginea), occurred in an old-growth forest in southern Québec, Canada. We also tested for effects of leaf litter on germination and establishment of these sedges. From a series of experiments in the field and in a lath house, we found no evidence of home-site advantage with respect to germination or seedling establishment. Leaf litter had a negative effect on germination and establishment. The results emphasize the importance of dispersal and colonization events in determining local diversity and distribution of Carex species in upland forests. High frequency of occurrence of C. communis at our study site may result from relatively wide dispersal provided by ants, and a suite of traits associated with ant dispersal in some understory Carex species.

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)0,000
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations43
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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