The distributions of insect, wind and self pollination of plants in the Netherlands in relation to habitat types and 3D vegetation structure
Notice bibliographique
Résumé
Plants can be pollinated in many ways, with insect, wind and selfing as the most common modes. While it seems likely that the occurrence of pollination modes is correlated with environmental conditions, e.g. vegetation structure, and this remains uncertain. Here, we mapped the composition of pollination modes of different plant groups (woody species, herbs, and grasses) across (semi-)natural habitats and their distributions in relation to 3D vegetation structure in the Netherlands. We found insect pollination is the most common mode across (semi-)natural habitats for woody species and herbs. Woody species pollinated by insects showed an even higher percentage in dune, river swamp and swamp peat than in other habitat types, whereas herbs showed a higher percentage of insect pollination in dune than in other habitat types. Grasses were always pollinated by wind or wind-self in all habitats. Woody plants pollinated by wind showed a positive relationship with canopy densities in three different strata from 2 to 20 m vegetation, while insect pollination showed a positive relationship with the canopy density of 0.5 to 2 m vegetation. All grass presented negative relationships with canopy density. Herbs showed different relationships with canopy densities of different strata dependent on pollination modes. Insect-pollinated species increased with canopy densities of low strata but decreased with canopy density of high strata, whereas wind-pollinated species decreased with canopy density of both low and high strata. We conclude that habitat and vegetation structure are important factors driving the distribution of pollination modes.
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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 | 0,000 | 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 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 ».