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Enregistrement W4387301430 · doi:10.1098/rspb.2023.1148

The economy of pollen dispersal in flowering plants

2023· article· en· W4387301430 sur OpenAlexafffund
Steven D. Johnson, Lawrence D. Harder

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Foundation
Mots-clésPollenPollinatorBiologyBiological dispersalPollinationBotanyPollen sourceNectarPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mating success of flowering plants depends strongly on the efficiencies of pollen removal from flowers and its subsequent dispersal to conspecific stigmas. We characterized the economy of pollen dispersal in flowering plants by analysing pollen fates and their correlates for 228 species. The mean percentage of pollen removed from flowers (removal efficiency) varied almost twofold according to the type of pollen-dispersal unit, from less than 45% for orchids and milkweeds with solid pollinia, to greater than 80% for species with granular monads or sectile (segmented) pollinia. The mean percentage of removed pollen reaching stigmas (pollen transfer efficiency, PTE) varied from 2.4% for species with separate monads to 27.0% for orchids with solid pollinia. These values tended to be higher in plants with single pollinator species and in those with non-grooming pollinators. Nectar production increased removal efficiency, but did not influence PTE. Among types of pollen-dispersal units, the net percentage of produced pollen that was dispersed to stigmas varied negatively with removal efficiency and positively with PTE, indicating the relative importance of the latter for overall pollen economy. These findings confirm the key importance of floral traits, particularly pollen packaging, for pollen dispersal outcomes and highlight the under-appreciated pollination efficiency of non-grooming pollinators.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations35
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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