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Enregistrement W2111342008 · doi:10.1111/j.0030-1299.2004.12926.x

Intraclonal variation in defence substances and palatability: a study on <i>Carex</i> and lemmings

2004· article· en· W2111342008 sur OpenAlexaff
Kari Anne Bråthen, Jep Agrell, Dominique Berteaux, Ingibjörg S. Jónsdóttir

Notice bibliographique

RevueOikos · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarexBiologyHerbivorePalatabilityCyperaceaeBotanyNutrientStolonEcologyPoaceaeFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clonal sedges consist of integrated ramets at different development stages. Many of these sedges are important food for herbivores, yet differences in herbivore preferences and defence allocation between ramet development stages have not previously been evaluated. In this study we investigated intraclonal ramet variation in level of plant defence and nutrient compounds and intraclonal ramet preferences by lemmings ( Lemmus trimucronatus ) in field samples of a rhizomatous sedge ( Carex stans ). Plant defence was measured as the level of proteinase inhibitor activity (PIA) and the ratio of PIA to soluble plant proteins (SPP), whereas plant nutrients were measured as the level of soluble plant sugars (SPS) and SPP. Flowering ramets generally had a higher content of defence compared to vegetative ramets, which is consistent with the optimal defence theory predicting that defence compounds are allocated to the ramet stage of the highest fitness value. Compared to vegetative ramets, the flowering ramets had a lower content of SPP and a higher content of SPS. The lemmings showed preference differences between the ramet development stages, and to a large extent the ramet content of defence compounds and nutrient compounds covaried with these preferences in the predicted way. This study shows that defence allocation between ramet development stages of the clonal sedge Carex conforms to predictions of the optimal defence theory.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,329

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations22
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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