A test of three juvenile plant competitive response strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Questions: 1. Are there competitive response strategies for light in juvenile plants? 2. If so, do plant traits (e.g. seed weight, relative growth rate, height and biomass) correlate with the strategies? Location: Controlled greenhouse study using perennial vegetation typical of wet meadows in Northeast Ohio, USA. Methods: We used two light manipulations in a greenhouse to screen ten replicates of 19 plant species for three proposed competitive response strategies ( ‘escape’, ‘forage’, ‘persist’ ). We measured the time it took a seedling to die and the maximum height achieved when grown in the dark to assess two strategies, persist and escape . The biomass of seedlings when grown under a controlled, low‐intensity, shifting light source was measured to test a third strategy, forage . Results: We found significant variation across species in the measurements used to assess each strategy. The species ranking for each strategy was not concordant across strategies. Traits were found that correlated with the escape strategy (seed weight, height and biomass) and persist strategy (time to reach maximum height). No traits were found that correlate with the forage strategy. Conclusions: There appear to be trade‐offs by plants in the three strategies tested in this study. Species which had the best performance on one strategy typically scored poorly on the other strategies. However, many species fall in the middle range, ranking similarly across the ‘persist’, ‘escape’ , and ‘forage’ strategies.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».