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Enregistrement W2556556285 · doi:10.26786/1920-7603(2016)4

Pollination ecology of <i>Oreocallis grandiflora</i> (Proteaceae) at the northern and southern ends of its geographic range

2016· article· en· W2556556285 sur OpenAlexvenueno aff
Jenny Hazlehurst, Santiago Cárdenas, Boris A. Tinoco, Jordan Karubian

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollinatorBiologyNectarPollinationProteaceaeEcologyRange (aeronautics)Abiotic componentPollenEvolutionary ecologyOrchidaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geographic variation in pollination ecology is poorly documented, if at all, in many plant-pollinator systems. Great insights could be gained into the abiotic and biotic factors which impact the evolution of floral properties and their potential to lead to speciation by doing so, as both can vary naturally over the geographic range of a plant species. We characterized the pollination ecology of the Andean tree Oreocallis grandiflora (Family: Proteaceae) at the northern and southern ends of its range in Ecuador and Peru in terms of flower morphology, nectar properties, pollinators and plant reproduction. We found significant divergence in the two populations in terms of style length and flower openness, nectar standing crop and secretion rate, and pollinator community. We did not find a significant difference in the length of the pollen presenter or in nectar sucrose concentration by weight (% Brix). The observed divergence in floral traits between the two study populations may be related to a combination of factors, including genetic drift and isolation by distance, distinctive suites of pollinators, or heterospecific pollen competition, which future studies should further investigate. This study demonstrates that pollination ecology can vary substantially across the geographic range of a species, with implications for delimiting species and subspecific taxa.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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