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Enregistrement W4413952986 · doi:10.26786/1920-7603(2025)842

Timing of flowering affects pollination of Viburnum edule in Alaskan boreal forest

2025· article· en· W4413952986 sur OpenAlexvenueno aff
Kara Kornhauser, Christa P. H. Mulder

Notice bibliographique

RevueJournal of Pollination Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationU.S. Department of AgricultureU.S. Forest ServiceNational Science Foundation
Mots-clésPollinationBiologyViburnumTaigaPollenBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flowering time in Alaskan boreal forest is advancing, and this may affect pollination rates of early-flowering species. Viburnum edule is one of the first understory plants to flower, when pollinator diversity and abundance are likely lower than later in the season. We evaluated the impact of flowering time on pollen deposition and composition of the pollinator community over two years (one in which plants flowered slightly earlier than average and one in which flowering time was close to average) using experimental arrays with branches that flowered either at the start or the peak of flowering for each year. Pollinator exclusion reduced fruit set by > 90%, but even plants freely pollinated by insects had fruit set rates of < 10%. Both within and across years, plants that flowered later had more insect visitors and higher proportions of stigmas visited (> 5 pollen grains per stigma); in the advanced year, plants that flowered later also had more pollen grains per stigma. Syrphid flies, solitary bees, and muscid flies constituted ~ 99% of visitors, with a higher proportion of syrphid flies for later-flowering plants within and across years. Despite evidence for potential pollen limitation, pollen loads for the earliest flowering plants were high (mean > 25 pollen grains per stigma). Fruit production in V. edule is likely limited by inefficient pollen transfer between genets, by resource availability, or both. Given the prevalence of syrphid and muscid flies as pollinators, we need a better understanding of what triggers emergence in these taxa to evaluate the potential for trophic mismatches in boreal forest.

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)0,000
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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