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Enregistrement W2166468614 · doi:10.2980/19-2-3521

Seed size and recruitment patterns in a gradient from grassland to forest

2012· article· en· W2166468614 sur OpenAlexvenueno aff
Karin Lönnberg, Ove Eriksson

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingGerminationBiologyCanopyGrasslandCompetition (biology)LitterShade toleranceVegetation (pathology)ShadingHabitatAgronomyEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seedlings germinating from large seeds are known to endure hazards such as shading, competition, and litter coverage better than seedlings germinating from small seeds. However, few studies have assessed the relationships between seed size and recruitment comparing plant communities with different structures in order to establish the conditions under which a seed-size advantage prevails. Here, seeds from 20 species varying in seed size from 0.05 to 17.8 mg were sown in 6 different vegetation types, representing a gradient from open grassland to closed canopy coniferous forest. We hypothesized that the effect of seed size on recruitment is generally positive, but that there is a stronger positive effect of seed size in closed than in open communities. Our results provided only limited support for this hypothesis. Firstly, the results varied between years, suggesting that any seed size advantage may depend on factors varying on an annual basis. Secondly, although there were trends of significantly positive relationships between seed size and seedling emergence, seedling survival, and recruitment success, particularly in relatively more closed vegetation types, the strongest positive effects of seed size were found in intermediate (semi-open) habitats along the gradient. We conclude that the filtering of species into the investigated communities is only weakly related to seed size, and that several factors other than canopy probably influence the link between seed size and recruitment.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,878

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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