The genetic dimension of pest pressure in the tropical rainforest
Notice bibliographique
Résumé
Wet tropical forests are among the most diverse ecosystems on Earth and can host several hundreds of tree species per hectare. To maintain such diversity, the community must contain large numbers of relatively rare species rather than be dominated by a few very common trees, as is often the case in temperate forests. Explaining the mechanisms preventing dominance by common species has been a major task of tropical forest ecology. One of the most promising mechanisms is negative density dependence (NDD) of tree abundance driven by pests, including fungal diseases ('pest pressure'). NDD entails that the chance of survival of a sapling increases with the distance from a mature tree of the same species, thus preventing species from becoming locally dominant. Curiously, the strength of NDD is negatively correlated with abundance, meaning that tree species that are more common generally show weaker NDD (Comita et al. ). Interactions between plants and soil pathogens have been shown to play an important role in NDD (Klironomos ), and rare species are apparently more strongly affected (Mangan et al. ). However, the genetic mechanisms underlying this phenomenon have remained obscure. In this issue of Molecular Ecology, Marden et al. () suggest that reduced diversity of the genes involved in pathogen recognition (Resistance genes or R genes) could explain why NDD is stronger in locally rare species.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».