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Enregistrement W2909552580 · doi:10.1139/cjb-2018-0150

Female advantage? Investigating female frequency and establishment performance in high-Arctic <i>Silene acaulis</i>

2019· article· en· W2909552580 sur OpenAlexvenueno aff
Mildrid Elvik Svoen, Eike Müller, Anne K. Brysting, Ingvil Henden Kålås, Pernille Bronken Eidesen

Notice bibliographique

RevueBotany · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySelfingGynodioecyInbreedingEcologyHabitatArcticBiological dispersalLatitudePollenPopulationGeographyDioecy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many Arctic plants overcome limited time budgets and energy budgets by selfing, increasing the risk of inbreeding. Gynodioecious breeding systems allows for selfing by hermaphrodites, whereas enforced outcrossing through females lowers risk of inbreeding. Females persist due to female advantage in the system. Using the gynodioecious species Silene acaulis (L.) Jacq., we compared establishment performance and female frequency in 17 populations in open, sparsely vegetated habitats versus closed, denser vegetated habitats, across a regional climate gradient in high-Arctic Svalbard. For two populations, genetics were performed using microsatellites to compare inbreeding levels between habitats. As S. acaulis is a pioneer species, we expected denser vegetation to represent more competitive environments, reducing establishment performance and increasing female frequency due to female advantage. We expected similar responses to harsher regional climate. Establishment performance was reduced in closed habitats and harsher climate, but female frequency was slightly lower in closed habitats and did not differ between regional climates. High inbreeding levels may indicate that female advantage is counteracted by pollen limitation. However, female frequency increased with latitude. Lower sun angle at higher latitudes reduce the heat-trap effect of the cushion growth form, and female advantage might be expressed as response to reduced microclimate amelioration.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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