An assessment of temporal variability in mast seeding of North American Pinaceae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our overall objective is to synthesize mast-seeding data on North American Pinaceae to detect characteristic features of reproduction (i.e. development cycle length, serotiny, dispersal agents), and test for patterns in temporal variation based on weather variables. We use a large dataset (n = 286 time series; mean length = 18.9 years) on crop sizes in four conifer genera (Abies, Picea, Pinus, Tsuga) collected between 1960 and 2014. Temporal variability in mast seeding (CVp) for 2 year genera (Abies, Picea, Tsuga) was higher than for Pinus (3 year), and serotinous species had lower CVp than non-serotinous species; there were no relationships of CVp with elevation or latitude. There was no difference in family-wide CVp across four tree regions of North America. Across all genera, July temperature differences between bud initiation and the prior year (ΔT) was more strongly associated with reproduction than absolute temperature. Both CVp and ΔT remained steady over time, while absolute temperature increased by 0.09°C per decade. Our use of the ΔT model included a modification for Pinus, which initiates cone primordia 2 years before seedfall, as opposed to 1 year. These findings have implications for how mast-seeding patterns may change with future increases in temperature, and the adaptive benefits of mast seeding. This article is part of the theme issue ‘The ecology and evolution of synchronized seed production in plants’.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| 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 tête enseignante, 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 ».