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Enregistrement W2798030149 · doi:10.1139/cjb-2017-0234

Floral trait variation and links to climate in the mixed-mating annual <i>Clarkia pulchella</i>

2018· article· en· W2798030149 sur OpenAlexaffvenue
Devin E. Gamble, Megan Bontrager, Amy L. Angert

Notice bibliographique

RevueBotany · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Bureau of Land Management
Mots-clésBiologyIntraspecific competitionPhenologyPollinatorMating systemBotanyPollinationTraitPetalStamenMatingEcologyPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefits of self-fertilization can vary across environments, leading to selection for different reproductive strategies and influencing the evolution of floral traits. Although stressful conditions have been suggested to favour self-pollination, the role of climate as a driver of mating-system variation is generally not well understood. Here, we investigate the contributions of local climate to intraspecific differences in mating-system traits in Clarkia pulchella Pursh in a common-garden growth chamber experiment. We also tested for plastic responses to soil moisture with watering treatments. Herkogamy (anther–stigma spacing) correlated positively with dichogamy (timing of anther–stigma receptivity) and date of first flower, and northern populations had smaller petals and flowered earlier in response to experimental drought. Watering treatment alone had little effect on traits, and dichogamy unexpectedly decreased with annual precipitation. Populations also differed in phenological response to watering treatment, based on precipitation and winter temperature of their origin, indicating that populations from cool and dry sites have greater plasticity under different levels of moisture stress. While some variation in floral traits is attributable to climate, further investigation into variation in pollinator communities and the indirect effects of climate on mating system can improve our understanding of the evolution of plant mating.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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