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Enregistrement W4387101959 · doi:10.1098/rsos.231117

Male reproductive success is not strongly affected by phenological changes in mate availability in monoecious <i>Sagittaria latifolia</i>

2023· article· en· W4387101959 sur OpenAlexafffund
Allison Kwok, Samantha Stephens, Marcel E. Dorken

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésPlant reproductive morphologyPhenologyBiologyBotanyReproductive successDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many plants express their female and male sex roles at different times (dichogamy), with important consequences for mating. Dichogamy can yield mate limitation via biased floral sex ratios, particularly at the beginning and end of the flowering season when many plants simultaneously function as the same sex. This form of mate limitation should be reduced if plants adjust their allocations to female versus male sex functions in a manner that tracks seasonal variability in mating opportunities. For example, under protogyny (i.e. dichogamy with female function expressed first) plants with male-biased sex expression should have enhanced mating opportunities early in the flowering season as other plants begin to flower (in female sex phase). We quantified seasonal changes in sex allocation, patterns of mate availability and realized siring success in a population of protogynous Sagittaria latifolia . Our results were consistent with previous findings that seasonal changes in sex allocation should compensate for lost mating opportunities under the temporally variable mating environments caused by dichogamy. However, patterns of siring success in the population were inconsistent with this interpretation. We suggest that realized siring success might depend more strongly on spatial than on temporal aspects of mate availability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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