MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3034325301 · doi:10.1139/cjfr-2020-0098

Intraspecific variation in the relationship between weather and masting behavior in valley oak, <i>Quercus lobata</i>

2020· article· en· W3034325301 sur OpenAlexvenueno aff
Walter D. Koenig, Johannes M. H. Knops, William J. Carmen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcornQuercus petraeaCurculioLobataBiologyFagaceaePopulationPhenologyEcologyGeographyCurculionidaeDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masting behavior — variable and synchronized reproduction by a population of plants — has long been recognized as correlating with weather. How and why weather conditions influence seed production is, however, poorly understood. We investigated the relationships between acorn production and both local weather and long-term climate in 10 populations across the geographic range of the valley oak (Quercus lobata Née), a California endemic that matures acorns in a single season. Acorn production was larger following a cold spring in the prior year and dry conditions in the winter and spring immediately preceding acorn maturation; similar patterns were also found, with minor differences, at all 10 individual sites. The strength of the relationships varied geographically in the case of the correlation between winter rainfall and annual acorn production, which was stronger (more negative) at wetter sites. Thus, in contrast to a recent study in Quercus petraea (Matt.) Liebl., weather had generally similar effects on acorn production throughout the range of Q. lobata. Similar to Q. petraea, however, the strength of the relationship between site-level annual acorn production and one of the weather factors affecting acorn production (winter rainfall in the case of Q. lobata) varied geographically in ways that may be related to differences among sites in the degree of pollen limitation. Understanding the mechanisms by which weather affects seed production is challenging but critical if we are to understand how climate change will affect masting behavior in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetAnimal Ecology and Behavior StudiesTravaux en français237 207