Global biogeography of seed dormancy is determined by seasonality and seed size: a case study in the legumes
Notice bibliographique
Résumé
Seed dormancy is expected to provide ecological advantages by adjusting germination to the favorable growth period. However, many species produce nondormant seeds, particularly in wet tropical forests, a biogeographic pattern that is not well accounted for in current models. We hypothesized that the global distribution of dormant seeds derives from their adaptive value in predictably fluctuating (i.e. seasonal) environments. However, the advantage conferred by dormancy might ultimately depend on other seed attributes, particularly size. This general model was tested within a phylogenetically informed framework using a data set comprising > 216 000 world-wide observations of Fabaceae, spanning three orders of magnitude in seed size and including both dormant and nondormant seeds. Our results confirmed our hypothesis: nondormant seeds can only evolve in climates with long growing seasons and/or in lineages that produce larger seeds. Conversely, dormancy should be evolutionarily stable in temperate lineages with small seeds. When the favorable season is fleeting, seed dormancy is the only adaptive strategy. Based on these results, we predict that, within a given lineage, taxa producing larger, nondormant seeds will necessarily predominate in aseasonal environments, while plants bearing small, dormant seeds will be dominant under short growing seasons.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».