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Enregistrement W2211544019 · doi:10.6084/m9.figshare.928651.v1

Going over the edge: Why are there more thrips per flower when there are more flowers in a patch?

2014· article· en· W2211544019 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThripsBiologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poster I presented at Canadian Society for Ecology and Evolution meeting in 2011. Still haven't published the study, which I conducted as an undergraduate during a field course in Southern Ontario, Canada. I will post the raw data soon. I would be happy to answer any questions about it. Abstract Many organisms occur in habitat which is naturally fragmentary or patchy, and possibly increasingly so, due to human induced changes. It is therefore important to understand the impact of patch properties such as size on population dynamics of individual organisms. Thrips (Thysanoptera) are a common and widespread generalist herbivore which most often feed in flowers, a naturally patchy resource. I looked at whether the density of a common thrip species in Oxeye Daisy (Asteraceae: Chrysanthemum leucanthemum) flowerheads was related to the size of a daisy patch, measured as the number of flowerheads contained within it. I counted all thrips found in 10 flowerheads at both the centre and edge of 15 patches of varying sizes. Thrips density was positively related to patch size for both central and edge flowers, but the relationship was significantly weaker for the edge. To see whether this relationship could be explained by random movement alone, I developed a simple movement simulation, and fit its results to the data from daisy patches. The model fit well and reproduced many features of the data. It did however, consistently underpredict the densities at patch edges, suggesting that somewhat counterintuitively, densities at the edge may show the strongest signal of any deterministic factors which may increase density as a function of patch size. Overall, the model suggests that a positive relationships between patch size and density should perhaps be considered the null expectation, as opposed to a lack of a relationship, as is more often assumed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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