Influence of plant abundance on disease incidence in a Mexican tropical forest
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we investigate to what extent the occurrence of foliar diseases is affected by plant relative abundance in the understory community of the Los Tuxtlas tropical rain forest, how this changes with season of the year, and how plant species with different life histories present at the understory are affected by disease. To provide a context to these analyses we also include a general description of the floristic composition of the understory community. Using the eight most common species, we found that their relative abundance in each sampling location significantly explained the proportion of diseased plants. Accordingly, using the relative abundance of all plant species, we found that the probability of a host plant species being free of infection showed a significant decrement with abundance. At the plant level, we found that relative abundance had the greatest effect on the variation in leaf area/plant affected by pathogens, although the proportion of explained deviance was only 12%. Seasonality did not affect disease incidence and disease levels per plant. Throughout the year, plant relative abundance was very much lower in lianas, tree seedlings, and palms than in perennial herbs and ferns, and disease incidence was very much higher in the latter two, the most abundant life forms. These results collectively suggest that both intraspecific and interspecific variation in plant relative abundance explain variation in leaf damage by pathogenic fungi in tropical forest understories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».