MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Sex-related spatial segregation and growth in a dioecious conifer along environmental gradients in northwestern Patagonia

2008· article· en· W2159322428 sur OpenAlexvenueno aff
Cecilia I. Núñez, Martín A. Núñez, Thomas Kitzberger

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundación YPFUniversidad del ValleUniversity of Montana
Mots-clésEcologyDioecyGeographyBiologyPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The separation of sexes in plants (dioecy) implies differences in reproductive biology that in many cases favour sexual dimorphism and spatial segregation. Females of the dioecious conifer Austrocedrus chilensis have higher reproductive effort than males. We examined the spatial distribution of male and female Austrocedrus trees along a range of environmental conditions and sex-related growth patterns in northwestern Patagonia. Males were more abundant on high-radiation slopes (M:F ≈ 1.7), while low-radiation slopes had higher abundances of females (M:F ≈ 0.6). This pattern was consistent and equally strong in mesic and xeric sites along a strong rainfall gradient, suggesting that moisture is not the only triggering factor for tree distribution. Austrocedrus females tended to occupy the moister aspects, but genders were not isolated at large geographical scales, avoiding detrimental effects on species fitness. As evidenced by ring widths, males grew ~100% more per year than females on high-radiation exposures, while on low-radiation aspects, males and females did not differ significantly, suggesting that in moister, low-radiation exposures female trees are able to compensate for the reproductive expenses they have. Alternatively, reproductive effort may differ between male and females on different slopes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations43
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcoscienceMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207