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Heavy browsing by a mammalian herbivore does not affect fluctuating asymmetry of its food plants

2007· article· en· W2157091658 sur OpenAlexafffundvenue
Dominique Berteaux, Brandee Diner, C. Dreyfus, Marion ÉBLÉ, Isabelle Lessard, Ilya Klvana

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésHerbivoreBiologyGrazingFluctuating asymmetryEcologyWoody plantMammal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The only 3 published studies relating vertebrate herbivores to plant fluctuating asymmetry (FA) found significant correlations between grazing intensity and plant FA. The general value of these early findings is unclear, however, because FA studies are sensitive to selective reporting, the tendency to publish only a subset of studies that were undertaken. From 2000 to 2003 we quantified the correlations between past herbivory and plant FA in 3 plant–herbivore systems centred on a single mammal species, the North American porcupine (Erethizon dorsatum). We measured leaf FA in pairs of paper birch (Betula papyriferae; n = 24 pairs), quaking aspen ( Populus tremuloides; n = 25 pairs), and jack pine ( Pinus banksiana; n = 15 pairs) trees each containing a control (uneaten) and test (eaten) tree. Although damage incurred by trees from porcupine browsing was severe, we found no statistical association between plant FA and herbivory. We obtained this finding even though our study design did capture subtle variations in plant FA associated to plant genotype or year of sampling. Our study contrasts with earlier findings that plant FA is related to herbivory pressure. There may have been a publication bias as a result of selective reporting in this field of research. Therefore, replication (same hypothesis, same study system) and quasireplication (same hypothesis, different study system) are particularly important.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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