Cone characteristics and insect predation levels vary across years in mast seeding white spruce
Notice bibliographique
Résumé
Populations of many tree species exhibit synchronous and highly temporally variable seed crops across years. This is called mast seeding, and there are two predominant hypotheses for this pattern of reproduction: pollination efficiency and seed-predator satiation. Mast seeding studies typically involve records of population-level reproduction, with less information on the characteristics of reproductive structures. Here, we use data across 6 years (2012–2017), spanning a range of population-level cone conditions, to characterize (i) white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) cone lengths and seeds per cone, and (ii) levels of seed predation. We quantified population-level cone production and collected 1399 cones from a total of 38 trees in the Huron Mountains, Michigan, USA. Linear mixed models showed that mean and minimum cone lengths varied significantly across years; both being longest during the greatest cone production year. Larger cones had more seeds and the slopes of the relationships as well as the intercepts varied significantly across years. Generalized linear mixed models and Akaike’s information criterion model selection showed that cones with insect predation damage was greatest when population-level reproduction was the lowest, with a mean proportion of cones damaged 0.82 in that year. Our findings show that white spruce cone characteristics and losses to insect seed predation vary temporally, and follow expectations based on mast seeding hypotheses.
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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 | 0,001 |
| 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 ».