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Enregistrement W2160582543 · doi:10.1139/b2012-025

Tiller organization within the tussock grass <i>Schizachyrium scoparium</i>: a field assessment of competition–cooperation tradeoffs

2012· article· en· W2160582543 sur OpenAlexvenueno aff
Justin Derner, David D. Briske, H. Wayne Polley

Notice bibliographique

RevueBotany · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgricultural Research Service
Mots-clésTussockBiologyTiller (botany)Competition (biology)AgronomyEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tussock grasses are characterized by a compact spatial arrangement of tillers that contributes to intense intratussock competition. This investigation was designed to directly assess the magnitude of competition among autonomous subunits of tillers within individual tussocks (i.e., integrated physiological units) to further define the mechanisms of tiller organization within this successful growth form. Experimentally constructed tussocks of Schizachyrium scoparium (Michx. Nash) were grown in the field in central Texas, USA, for 2 years with 1, 4, 8, or 12 autonomous subunits to span the range observed in naturally occurring local populations. Increasing numbers of subunits per tussock did not affect tiller density or the mean mass of individual vegetative or reproductive tillers, but it did intensify intratussock competition as evidenced by a large reduction in total tiller mass and number per subunit. This pattern of tiller organization is indicative of a division of labor within the tussock that is manifested as a tradeoff between competition among autonomous subunits and cooperation among tillers within these physiologically integrated subunits. We conclude that an increasing number of autonomous subunits associated with tussock basal expansion contributes to coarse-scale resource preemption and competitive ability, while resource sharing among tillers within subunits supports new tiller establishment and growth within this highly competitive microenvironment.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,807

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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