Seed‐to‐seedling transitions exhibit distance‐dependent mortality but no strong spacing effects in a Neotropical forest
Notice bibliographique
Résumé
Patterns of seed dispersal and seed mortality influence the spatial structure of plant communities and the local coexistence of competing species. Most seeds are dispersed in proximity to the parent tree, where mortality is also expected to be the highest, because of competition with siblings or the attraction of natural enemies. Whereas distance-dependent mortality in the seed-to-seedling transition was often observed in tropical forests, few studies have attempted to estimate the shape of the survival-distance curves, which determines whether the peak of seedling establishment occurs away from the parent tree (Janzen-Connell pattern) or if the peak attenuates but remains at the parent location (Hubbell pattern). In this study, we inferred the probability density of seed dispersal and two stages of seedling establishment (new recruits, and seedlings 20 cm or taller) with distance for 24 tree species present in the 50-ha Forest Dynamics Plot of Barro Colorado Island, Panama. Using data from seed traps, seedling survey quadrats, and tree-census records spanning the 1988-2014 period, we fit hierarchical Bayesian models including parameters for tree fecundity, the shape of the dispersal kernel, and overdispersion of seed or seedling counts. We combined predictions from multiple dispersal kernels to obtain more robust inferences. We find that Hubbell patterns are the most common and Janzen-Connell patterns are very rare among those species; that distance-dependent mortality may be stronger in the seed stage, in the early recruit stage, or comparable in both; and that species with larger seeds experience less overall mortality and less distance-dependent mortality. Finally, we describe how this modeling approach could be extended at a community scale to include less abundant species.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».