A simple null model predicts fruit‐frugivore interactions in a temperate rainforest
Notice bibliographique
Résumé
Studies of seed dispersal mutualisms typically test for adaptive relationships between fruits and frugivores. Here, I take the opposite approach, and ask what relationships would be expected based on chance encounters between mutualists. I derived a simple null model to predict pair‐wise relationships between fruit and frugivore species. I assumed that all frugivores had identical fruit preferences, but allowed for interspecific variation in plant abundances, frugivore abundances and fruit phenologies. Under these conditions, the number of visits each frugivore species makes to each plant species results from the product of plant abundances and frugivore abundances when each plant species produces fruit. I then tested null model predictions with observations in a temperate rainforest in British Columbia, Canada. I measured the abundance and phenology of seven bird‐dispersed plant species, seasonal changes in the abundances of six avian frugivore species and 212 interactions between them. Empirical results were generally consistent with predictions, suggesting that relationships between birds and fruits are structured randomly. However, some variation in relationships between observations and predictions was observed, suggesting deterministic processes may also be important. Overall results illustrate that predictable relationships between fruit and frugivore species can result from random encounters between mutualists.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».