An angiosperm-wide perspective on reproductive strategies and floral traits
Notice bibliographique
Résumé
Summary Flowering plants have many modes of sexual reproduction, notably varying from selfing to outcrossing, and from bisexual flowers to individuals with separate sexes (dioecy). These reproductive modes are associated with floral and life-history traits that have evolved together, making it difficult to interpret correlations between traits. We analysed variation in 21 traits related to flowers, pollination, mating, sexual systems and life history from 361 species representative of flowering plant diversity. Outcrossing was mainly found among long-lived, large-stature plants, but hermaphroditic outcrossers and dioecious species appeared as largely non-overlapping strategies in the trait space. Level of floral investment was the main difference between these strategies, with dioecious species having generally smaller, less rewarding flowers, a pattern that also occurred in biotically pollinated species. This multi-trait study shows that pollination can be achieved in many, often contrasting, ways. Despite extensive variation in reproductive traits, dioecy stands out as being linked to floral traits primarily, while correlations with lifespan and dispersal traits appear spurious. We provide a conceptual framework based on lifespan, floral investment, and sexual separation that can be used to integrate pollination, reproduction and plant growth in future research on plant evolution and ecology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».