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Enregistrement W2776374817

Functional niche differentiation in co-occurring congeneric plants / by Md Saiful Islam Khan.

2014· dissertation· en· W2776374817 sur OpenAlexaboutno aff
Saiful Islam Khan

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicheIslamBiologyEcologyPhilosophyTheology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Niche differentiation is argued as one of the mechanisms explaining species coexistence. Despite their sessile nature, similar resource needs and traits to acquire and utilize resources closely related plant species coexist. I hypothesized that i) spatial distribution of congeneric species would be similar because they are closely related with similar traits and resource needs and ii) each species will perform different biological functions (growth vs. reproduction) optimally at different points along a resource gradient and thereby differentiate their functional niche to ensure coexistence by complementary resource use. I collected data on two congeneric wild blueberry species, Vaccinium angustifolium and V. myrtilloides on occurrence from 13,500 20 x 20 cm quadrates, their growth and reproductive response to light and microhabitat parameters from 360 1 x 1 m quadrates along 90 30 m transects from 5 regions of NW Ontario [Northwestern Ontario]. I also grew these two species in a common garden experiment (CGE) under a shade gradient to test their response to light in competition-free environment. A chi-square test confirmed that V. angustifolium and V. myrtilloides are co-occurring species. Variance partitioning analysis revealed that light is the most important microsite variable. Frequency of occurrence showed their abundance gradually increase from low to high light with high niche overlaps. Regression model fitting of cover (indicating growth) and berry yield (indicating reproduction) along the light gradient provided species functional response curves.

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 enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,752

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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