Effects of forest age on fruit composition and removal in tropical bird-dispersed understorey trees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Little is known about how land-use changes affect interspecific interactions such as fruit–frugivore mutualisms. Forest age could affect both fruit sugar concentrations via differences in light availability or disperser abundance, and fruit removal rates via differences in bird and plant community composition. We examined how these two factors are affected by forest age in a Costa Rican rain forest. We compared seven young-secondary forest species, seven old-growth forest species, and Miconia nervosa growing in both forests. We measured sugar concentrations in fruits and manipulated the location of paired fruiting branches, measuring subsequent fruit removal. Sugar concentration means were on average 2.1 percentage points higher in young-secondary forest species than in old-growth forest species, but did not differ among Miconia nervosa fruits from the two forests. Fruit removal rates were higher in young-secondary forest for 86% of young-secondary forest species, 71% of old-growth forest species, and on average for both young-secondary and old-growth forest Miconia nervosa individuals. Higher sugar concentrations in young-secondary forest plants could reflect stronger competition for dispersers, while experimental fruit removal results suggests the opposite patterns of competition; fruits are more likely to be removed by dispersers in young-secondary forest independent of fruit nutrient concentration.
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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 ».