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Enregistrement W2120873992 · doi:10.1111/1365-2656.12125

The interacting effects of diversity and propagule pressure on early colonization and population size

2013· article· en· W2120873992 sur OpenAlexaff
Luke H. Hedge, Brian Leung, Wayne A. O’Connor, Emma L. Johnston

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésPropagulePropagule pressureColonizationIntraspecific competitionSpecies richnessBiologyGenetic diversityEcologyPopulationCompetition (biology)Biological dispersalDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are now beginning to understand the role of intraspecific diversity on fundamental ecological phenomena. There exists a paucity of knowledge, however, regarding how intraspecific, or genetic diversity, may covary with other important factors such as propagule pressure. A combination of theoretical modelling and experimentation was used to explore the way propagule pressure and genetic richness may interact. We compare colonization rates of the Australian bivalve Saccostrea glomerata (Gould 1885). We cross propagule size and genetic richness in a factorial design in order to examine the generalities of our theoretical model. Modelling showed that diversity and propagule pressure should generally interact synergistically when positive feedbacks occur (e.g. aggregation). The strength of genotype effects depended on propagule size, or the numerical abundance of arriving individuals. When propagule size was very small (<4 individuals), however, greater genetic richness unexpectedly reduced colonization. The probability of S. glomerata colonization was 76% in genetically rich, larger propagules, almost 39 percentage points higher than in genetically poor propagules of similar size. This pattern was not observed in less dense, smaller propagules. We predict that density-dependent interactions between larvae in the water column may explain this pattern.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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