Plant root growth and the marginal value theorem
Notice bibliographique
Résumé
All organisms must find and consume resources to live, and the strategies an organism uses when foraging can have significant impacts on their fitness. Models assuming optimality in foraging behavior, and which quantitatively account for the costs, benefits, and biological constraints of foraging, are common in the animal literature. Plant ecologists on the other hand have rarely adopted an explicit framework of optimality with respect to plant root foraging. Here, we show with a simple experiment that the marginal value theorem (MVT), one of the most classic models of animal foraging behavior, can provide novel insights into the root foraging behavior of plants. We also discuss existing data in the literature, which has not usually been linked to MVT to provide further support for the benefits of an optimal foraging framework for plants. As predicted by MVT, plants invest more time and effort into highly enriched patches than they do to low-enriched patches. On the basis of this congruency, and the recent calls for new directions in the plant foraging literature, we suggest plant ecologists should work toward a more explicit treatment of the idea of optimality in studies of plant root foraging. Such an approach is advantageous because it forces a quantitative treatment of the assumptions being made and the constraints on the system. While we believe significant insight can be gained from the use of preexisting models of animal foraging, ultimately plant ecologists will have to develop taxa-specific models that account for the unique biology of plants.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».