Flower and fruit herbivory in a population of<i>Centaurea scabiosa</i>(Asteraceae): Importance of population size and isolation
Notice bibliographique
Résumé
Effects of size and isolation of Centaurea scabiosa (Asteraceae) populations on herbivory level in flower heads were examined in eight populations of 2,280-44,441 flower heads, each population being separated by 1 to 8 km from the others. Three common flower head herbivores were observed. Two of these (Cerajocera ceratocera [Diptera: Tephritidae] and Isocolus cf. rogenhoferi [Hymenoptera: Cynipidae]) were specialists, and the third (Eucosma cana [Lepidoptera: Tortricidae]) was a generalist on the subfamily Cynaroiideae to which C. scabiosa belongs. All three species increased their herbivory level with size of host plant population. We compared the explanatory power of three measures of population isolation: 1) the traditional measure of distance to nearest-neighbour population, 2) cumulative proximity of all surrounding populations, and 3) a measure termed biological proximity, combining the effects of distance to other populations and their size. Both 2) and 3) explained surprisingly little of the observed herbivory. Thus population size and distance to nearest-neighbour population were the two best predictors of level of herbivory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».