Germination time influences post-germination life-history traits and progeny seed germination patterns in the desert annual <i>Erodium laciniatum</i> (Geraniaceae)
Notice bibliographique
Résumé
Annual plants in arid regions germinate at different times within a growing season, from early in the season to late, and this may affect post-germination traits. For this study, I tested the effect of germination timing on post-germination life-history traits, including progeny seed germination in the desert annual Erodium laciniatum var. pulverulentum (Cav.) Boiss. Traits of November- and February-germinated individuals were studied in a field survey carried out in northwestern Saudi Arabia, and the germination of freshly matured and after-ripened seeds from both early- and late-germinated plants was assessed. Overall, E. laciniatum showed significant phenotypic plasticity in life-history traits arising from different germination times. Density, survivorship and reproductive success of early-germinated plants were all significantly greater than for those that germinated later. Late-germinated plants flowered earlier, bolted at smaller size and allocated more biomass to reproduction than did early-germinated individuals. Delayed germination shortened both flowering period and life span. Seeds produced by late-germinated plants had greater germination percentage than did seeds from early-germinated plants.
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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) | 0,000 | 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 ».