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Enregistrement W2147178170 · doi:10.15517/rbt.v60i4.2050

Phenology of tropical understory trees: patterns and correlates

2012· article· es· W2147178170 sur OpenAlexafffund
W. Alice Boyle, Judith L. Bronstein

Notice bibliographique

RevueRevista de Biología Tropical · 2012
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of ArizonaNational Science Foundation
Mots-clésPhenologyEcologyUnderstoryBiologyAbiotic componentTransectCanopyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reproductive phenologies of plants are constrained by climate in highly seasonal regions. In contrast, plants growing in wet tropical forests are freed from many abiotic constraints, which in canopy tree communities lead to a rich diversity of phenological patterns within and among individuals, species and communities. However, basic descriptions of tropical phenological patterns and the processes that shape them are rare. Here, we document the individual-, population-, and landscape-level phenological patterns of two dominant families of understory woody plants important to avian frugivores, the Melastomataceae and Rubiaceae, along an elevational transect in Costa Rica. The 226 individual plants belonging to 35 species in this study, varied in the number of reproductive bouts/year, and the timing, duration, and synchrony of reproductive stages. This variation was not related to factors related to their interactions with mutualists and antagonists, nor did it appear to be constrained by phylogeny. Diverse phenological patterns among species led to relatively aseasonal patterns at the community and landscape level. Overall, evidence for biotic processes shaping temporal patterns of fruiting phenology was weak or absent. These findings reveal a number of unexplained patterns, and suggest that factors shaping phenology in relatively aseasonal forests operate in idiosyncratic ways at the species level.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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