Factors affecting the relationship between seed removal and seed mortality
Notice bibliographique
Résumé
S.B. Vander Wall et al. (Ecology, 86: 801–806 (2005)) criticized seed dispersal studies that use seed removal as a proxy for seed predation, because secondary dispersal processes following removal are important to seed fates for many plants. We compared seed removal rates with direct estimates of seed mortality and another mortality index, based on a 3-year experiment that included five temperate deciduous tree species and four exclosure treatments designed to identify effects of different seed consumer groups. Patterns of seed removal rates generally did not match patterns of mortality. Removal and mortality rates were both highest in seed-poor years, indicative of response to food limitation, but annual food abundance interacted with seed type differently for removal rates than for mortality rates. The effect of exclosure type (access by different consumers) on removal rates was opposite its effect on mortality rates; seeds were removed fastest from exclosures that allowed access to tree squirrels (genus Sciurus L., 1758), but these seeds had the lowest mortality because Sciurus is an important seed disperser. We discuss types of studies in which seed removal may be a reasonable index of seed mortality, and we stress the importance of justifying assumptions concerning links between removal and predation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».