The Evolution of Ovule Number and Flower Size in Wind-Pollinated Plants
Notice bibliographique
Résumé
In angiosperms, ovules are "packaged" within individual flowers, and an optimal strategy should occur depending on pollination and resource conditions. In animal-pollinated species, wide variation in ovule number per flower occurs, and this contrasts with wind-pollinated plants, where most species possess uniovulate flowers. This pattern is usually explained as an adaptive response to low pollen receipt in wind-pollinated species. Here, we develop a phenotypic model for the evolution of ovule number per flower that incorporates the aerodynamics of pollen capture and a fixed resource pool for provisioning of flowers, ovules, and seeds. Our results challenge the prevailing explanation for the association between uniovulate flowers and wind pollination. We demonstrate that when flowers are small and inexpensive, as they are in wind-pollinated species, ovule number should be minimized and lower than the average number of pollen tubes per style, even under stochastic pollination and fertilization regimes. The model predicts that plants benefit from producing many small inexpensive flowers, even though some flowers capture too few pollen grains to fertilize their ovules. Wind-pollinated plants with numerous flowers distributed throughout the inflorescence, each with a single ovule or a few ovules, sample more of the airstream, and this should maximize pollen capture and seed production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».