Leaf shape and size variation in bur oaks: An empirical study and simulation of sampling strategies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT PREMISE Leaf shape and size figure strongly in trees’ adaptation to their environments. Oaks are notoriously variable in leaf morphology. Our study examines the degree to which within-tree, among-tree, and among-site variation contribute to latitudinal variation in leaf shape and size of bur oak ( Quercus macrocarpa : Fagaceae), one of North America’s most geographically widespread oak species. METHODS Samples were collected from four sites each at northern, central, and southern latitudes of the bur oak range. Ten leaf size traits were measured, and variance in these traits and eight ratios based on these traits was partitioned into tree, population, and latitude components. We then parameterized a series of leaf collection simulations using empirical covariance among leaves on trees and trees at sites. We used the simulations to assess the efficiency of different collecting strategies for estimating among-population differences in leaf shape and size. KEY RESULTS Leaf size measurements were highly responsive to latitude. Site contributed more than tree to total variation in leaf morphology. Simulations suggest that power to detect among-site variance in leaf shape and size can be estimated most efficiently with increases in either leaves per tree (10-11 leaves from each of 5 trees) or trees per site (5 leaves from each of 10+ trees). CONCLUSIONS Our study demonstrates the utility of simulating sampling and controlling for variance in sampling for leaf morphology, whether the questions being addressed are ecological, evolutionary, or taxonomic. Simulation code is provided as an R package (traitsPopSim) to help researchers plan morphological sampling strategies.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».