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Enregistrement W2773789836 · doi:10.26786/1920-7603(2017)420

Estimating pollinator performance of visitors to the self-incompatible crop-plant <i>Brassica rapa</i> by single visit deposition and pollen germination: a comparison of methods.

2017· article· en· W2773789836 sur OpenAlexvenueno aff
Robert Patchett, Gavin Ballantyne, Patricia Gillian Willmer

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollenGerminationPollinatorBrassica rapaBiologyPollinationBotanyBrassicaPollen tubeHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimating the pollen-deposition effectiveness of flower visitors is fundamental to understanding their performance as pollinators. While estimates of visitation rates, pollen loads, and single visit deposition (SVD) are all useful proxies for performance, and so help to reveal the relative effectiveness of different visitors, none take into account the breeding system of the plants, or the quality of pollen deposited. Here we compare the performance of visitors to the self-incompatible plant Brassica rapa (turnip) using SVD and pollen germination. We also report the first use of the staining of Brassica rapa stigma papilla cells (known to reveal a specific reaction to self-pollen) to compare self-pollen deposition between insect visitors. We found that most of the pollen grains deposited by insect visitors (and therefore counted by SVD methods) were non-germinating self-pollen. A smaller proportion of grains were outcrossed and so germinated. There was also a significant positive relationship between environmental conditions (wind speed) and pollen deposition, but not pollen germination.Both methods identified Bombus spp. as the best-performing visitors on turnip flowers, followed by Eristalis spp., whereas performance estimates for Episyrphus balteatus and ‘other hoverflies’ were no higher than controls for both methods. This study provides further insight into the methodology for estimating pollinator performance, especially in plants when only cross-pollen can germinate.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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