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Enregistrement W2168455787 · doi:10.1111/j.1654-1103.2010.01207.x

Using three pairs of competitive indices to test for changes in plant competition under different resource and disturbance levels

2010· article· en· W2168455787 sur OpenAlexaffabout
Cameron N. Carlyle, Lauchlan H. Fraser, Roy Turkington

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)Disturbance (geology)EcologyResource (disambiguation)Intermediate Disturbance HypothesisBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Questions: How do different resource and disturbance levels interact to affect competition? How do different indices of competition change the interpretation of how competition changes under different resource and disturbance conditions? Location: Greenhouse, Thompson Rivers University, Kamloops, British Columbia, Canada. Methods: Three pairs of indices that have been used to differentiate the predictions of Grime (CSR) and Tilman's (R*) theories were used to assess competition on two species of temperate bunchgrass, (Pseudorogeneria spicata and Festuca campestris) grown in a greenhouse on stress and disturbance gradients. Stress was created by manipulating the amount of water (high, low) and concentration of nutrient solution (high, low) added to pots, while disturbance was created by clipping (clipped, unclipped) in a fully factorial design. Plants were grown individually or with a single neighbour. The three pairs of indices were: (1) absolute and relative competition; (2) competitive effect and response; and, (3) competitive importance and intensity. Results: Absolute competition and competitive importance were the only indices responsive to the resource gradient, which supports CSR theory, and also the only ones to record an effect of disturbance on the strength of competition – under high resource conditions. The other indices showed few responses along the gradients, which supports R* theory. Measures of competitive effect and response did not differentiate the two theories. Conclusion: We show that some indices of competition show a decline with increased stress and disturbance, while other indices do not. Therefore, it is necessary to choose a competition index appropriate to the question being asked. Competitive importance and absolute competition were responsive to changes in stress and disturbance, while the other indices were not.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations25
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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