Female advantage? Investigating female frequency and establishment performance in high-Arctic <i>Silene acaulis</i>
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».