Pre-dispersal strategies by Quercus schottkyana to mitigate the effects of weevil infestation of acorns
Notice bibliographique
Résumé
We investigated how pre-dispersal strategies may mitigate the effects of weevil infestation of acorns in a population of Quercus schottkyana, a dominant oak in Asian evergreen broad-leaved forests, and assess if weevil infestation contributes to low seedling recruitment. We counted the number of acorns produced, daily from the end of August to mid-late November for 9 years from 2006-2014. We also recorded the rate of acorn infestation by weevils and acorn germination rates of weekly collections. Annual acorn production was variable, but particularly low in 2011 and 2013. There was no trade-off between acorn production and acorn dry mass. However, acorns produced later in the season were significantly heavier. For most years: (i) the rate of weevil infestation was negatively density dependent (a greater proportion of acorns died with increased acorn density), (ii) the percentage germination of acorns was positively density dependent (proportionately more acorns germinated with increased density), and (iii) as the season progressed, the percentage of infested acorns declined while germination rates increased. Finally, (iv) maximum acorn production, percentage infestation and percentage germination were asynchronous. Although pre-dispersal mortality is important it is unlikely to be the primary factor leading to low recruitment of oak seedlings.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».