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Enregistrement W2613331355 · doi:10.1139/cjb-2017-0016

Seed bank dynamics of blowout penstemon in relation to local patterns of sand movement on the Ferris Dunes, south-central Wyoming

2017· article· en· W2613331355 sur OpenAlexvenueno aff
Kassie Lorraine Tilini, Susan E. Meyer, Phil S. Allen

Notice bibliographique

RevueBotany · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Bureau of Land ManagementBrigham Young University
Mots-clésDormancySoil seed bankBiologyTransectSand dune stabilizationSeed dormancyPopulationHabitatPopulation densityFrost (temperature)AgronomyBotanyEcologyGerminationGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants restricted to active sand dunes possess traits that enable both survival in a harsh environment and local migration in response to a shifting habitat mosaic. We examined seed bank dynamics of Penstemon haydenii S. Watson (blowout penstemon) in relation to local sand movement. We measured within-year sand movement along a 400 m transect and examined plant density, seed production, and seed density in relation to this movement. Plant densities were highest in areas of moderate sand movement. Annual seed rain averaged 13 seeds·m −2 , whereas persistent seed bank density (0–10 cm depth) averaged only 0.1 seeds·m −2 . A laboratory burial experiment with nondormant (chilled) seeds showed that most deeply buried seeds (>6 cm) were held in enforced dormancy under spring conditions, while seeds at intermediate depths (4–6 cm) were induced into secondary dormancy that was broken by subsequent drying and re-chilling, thus promoting seed carryover until the following spring. Most near-surface seeds produced seedlings. Enforced and secondary dormancy provide mechanisms for maintaining a persistent seed bank of more deeply buried seeds that could become part of the active seed bank as sand movement re-exposes them near the surface. This could facilitate both population persistence and migration as previously occupied habitat becomes unsuitable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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