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Enregistrement W2144656601 · doi:10.1139/b06-136

Local seed rain and seed bank in a species-rich grassland: effects of plant abundance and seed size

2006· article· en· W2144656601 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Jakobsson, Ove Eriksson, Hans Henrik Bruun

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbundance (ecology)Soil seed bankBiologyGrasslandPerennial plantContext (archaeology)AgronomySeed dispersalGerminationEcologyPopulationBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we examined the relationship between seed size, seed rain, and seed bank in a species-rich perennial grassland in Sweden. The seed rain was monitored by 100 seed traps placed in a 10 m × 10 m area for 1 year. The seed bank was sampled by taking 100 soil samples, each in close vicinity to a seed trap. Abundance of reproductive ramets in the area was estimated, since this is likely to affect the proportion of hit seed traps and seed bank samples. When abundance of reproductive ramets was accounted for, we found a negative relationship between seed size and proportion of hit seed bank samples, but we found no relationship between seed size and proportion of hit seed traps. We found strong positive relationships between the abundance of reproductive ramets and proportion of hit seed traps and seed bank samples. We also found strong positive relationships between abundance of reproductive ramets and abundance of seeds in the seed rain and the seed bank, but no relationship between seed size and abundance of seeds in the seed rain or the seed bank. We discuss these results in the context of theory suggesting that large-seeded and small-seeded species may coexist because of a trade-off between colonization and competitive abilities, where smaller-seeded species are able to reach more sites than seeds of larger-seeded species, because they are more numerous and (or) better dispersed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,165 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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