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Enregistrement W4225279953 · doi:10.1038/s41467-022-30037-9

Limits to reproduction and seed size-number trade-offs that shape forest dominance and future recovery

2022· article· en· W4225279953 sur OpenAlexaff
Tong Qiu, Robert A. Andrus, Marie‐Claire Aravena Acuña, Davide Ascoli, Yves Bergeron, Roberta Berretti, Daniel Berveiller, Michał Bogdziewicz, Thomas Boivin, Raúl Bonal, Don C. Bragg, Thomas Caignard, Rafael Calama, J. Julio Camarero, Chia‐Hao Chang‐Yang, Natalie L. Cleavitt, Benoı̂t Courbaud, François Courbet, T. Curt, Adrian J. Das, Evangelia N. Daskalakou, Hendrik Davi, Nicolas Delpierre, Sylvain Delzon, Michael C. Dietze, Sergio Donoso Calderón, Laurent Dormont, Josep María Espelta, Timothy J. Fahey, William Farfán-Ríos, Catherine A. Gehring, Gregory S. Gilbert, Georg Gratzer, Cathryn H. Greenberg, Qinfeng Guo, Andrew Hacket‐Pain, Arndt Hampe, Qingmin Han, Janneke Hille Ris Lambers, Kazuhiko Hoshizaki, Inés Ibáñez, Jill F. Johnstone, Valentin Journé, Daisuke Kabeya, Christopher L. Kilner, Thomas Kitzberger, Johannes M. H. Knops, Richard K. Kobe, Georges Künstler, Jonathan G. A. Lageard, Jalene M. LaMontagne, Mateusz Ledwoń, François Lefèvre, Theodor D. Leininger, Jean‐Marc Limousin, James A. Lutz, Diana Macias, Eliot J. B. McIntire, Christopher M. Moore, Emily Moran, Renzo Motta, Jonathan A. Myers, Thomas A. Nagel, Kyotaro Noguchi, Jean‐Marc Ourcival, Robert Parmenter, Ian S. Pearse, Ignacio Manuel Pérez-Ramos, Łukasz Piechnik, John R. Poulsen, Renata Poulton‐Kamakura, Miranda D. Redmond, Chantal D. Reid, Kyle C. Rodman, Francisco Rodríguez‐Sánchez, Javier Sanguinetti, C. Lane Scher, William H. Schlesinger, Harald Schmidt Van Marle, Barbara Seget, Shubhi Sharma, Miles R. Silman, Michael A. Steele, Nathan L. Stephenson, Jacob N. Straub, I‐Fang Sun, Samantha Sutton, Jennifer J. Swenson, Margaret Swift, Peter A. Thomas, María Uriarte, Giorgio Vacchiano, Thomas T. Veblen, Amy V. Whipple, Thomas G. Whitham, Andreas P. Wion, Boyd R. Wright, S. Joseph Wright‬, Kai Zhu, Jess K. Zimmerman, Roman Zlotin, Magdalena Żywiec, James S. Clark

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensCanadian Sport Centre PacificUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNational Institute of Advanced Industrial Science and TechnologyNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejSight Research UKAgence Nationale de la RechercheU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyNational Aeronautics and Space AdministrationBelmont ForumGordon and Betty Moore FoundationU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésBiologyFecundityDominance (genetics)LimitingTrade-offReproductionEcologyAgronomyAgroforestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationships that control seed production in trees are fundamental to understanding the evolution of forest species and their capacity to recover from increasing losses to drought, fire, and harvest. A synthesis of fecundity data from 714 species worldwide allowed us to examine hypotheses that are central to quantifying reproduction, a foundation for assessing fitness in forest trees. Four major findings emerged. First, seed production is not constrained by a strict trade-off between seed size and numbers. Instead, seed numbers vary over ten orders of magnitude, with species that invest in large seeds producing more seeds than expected from the 1:1 trade-off. Second, gymnosperms have lower seed production than angiosperms, potentially due to their extra investments in protective woody cones. Third, nutrient-demanding species, indicated by high foliar phosphorus concentrations, have low seed production. Finally, sensitivity of individual species to soil fertility varies widely, limiting the response of community seed production to fertility gradients. In combination, these findings can inform models of forest response that need to incorporate reproductive potential.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations62
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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