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Enregistrement W2110571187 · doi:10.1098/rsbl.2009.0311

Tree shrew lavatories: a novel nitrogen sequestration strategy in a tropical pitcher plant

2009· article· en· W2110571187 sur OpenAlexaff
Charles Clarke, Ulrike Bauer, Ch'ien C. Lee, Andrew Alek Tuen, Katja Rembold, Jonathan A. Moran

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and Biological Electrophysiology Studies
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPredationCarnivorous plantEcologyHabitatSympatric speciationMontane ecologyCecropiaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nepenthes pitcher plants are typically carnivorous, producing pitchers with varying combinations of epicuticular wax crystals, viscoelastic fluids and slippery peristomes to trap arthropod prey, especially ants. However, ant densities are low in tropical montane habitats, thereby limiting the potential benefits of the carnivorous syndrome. Nepenthes lowii, a montane species from Borneo, produces two types of pitchers that differ greatly in form and function. Pitchers produced by immature plants conform to the 'typical' Nepenthes pattern, catching arthropod prey. However, pitchers produced by mature N. lowii plants lack the features associated with carnivory and are instead visited by tree shrews, which defaecate into them after feeding on exudates that accumulate on the pitcher lid. We tested the hypothesis that tree shrew faeces represent a significant nitrogen (N) source for N. lowii, finding that it accounts for between 57 and 100 per cent of foliar N in mature N. lowii plants. Thus, N. lowii employs a diversified N sequestration strategy, gaining access to a N source that is not available to sympatric congeners. The interaction between N. lowii and tree shrews appears to be a mutualism based on the exchange of food sources that are scarce in their montane habitat.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations110
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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