Mating strategies in flowering plants: the outcrossing–selfing paradigm and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Comparisons of the causes and consequences of cross- and self-fertilization have dominated research on plant mating since Darwin's seminal work on plant reproduction. Here, I provide examples of these accomplishments, but also illustrate new approaches that emphasize the role of floral design and display in pollen dispersal and fitness gain through male function. Wide variation in outcrossing rate characterizes animal-pollinated plants. In species with large floral displays, part of the selfing component of mixed mating can arise from geitonogamy and be maladaptive because of strong inbreeding depression and pollen discounting. Floral strategies that separate the benefits of floral display from the mating costs associated with geitonogamy can resolve these conflicts by reducing lost mating opportunities through male function. The results from experiments with marker genes and floral manipulations provide evidence for the function of herkogamy and dichogamy in reducing self-pollination and promoting pollen dispersal. Evidence is also presented indicating that increased selfing resulting from changes to floral design, or geitonogamy in large clones, can act as a stimulus for the evolution of dioecy. The scope of future research on mating strategies needs to be broadened to include investigations of functional links among flowers, inflorescences and plant architecture within the framework of life-history evolution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».