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Enregistrement W6967213187 · doi:10.5061/dryad.v565c

Data from: Pollination, mating and reproductive fitness in a plant population with bimodal floral-tube length

2016· dataset· en· W6967213187 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatingPopulationPollinatorReproductive successPollenCompetition (biology)Natural selectionMating systemAssortative mating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mating patterns and natural selection play important roles in determining whether genetic polymorphisms are maintained or lost. Here, we document an atypical population of Lapeirousia anceps (Iridaceae) with a bimodal distribution of floral-tube length and investigate the reproductive mechanisms associated with this pattern of variation. Flowers were visited exclusively by the long-proboscid fly Moegistorhynchus longirostris (Nemestrinidae), which exhibited a unimodal distribution of proboscis length and displayed a preference for long-tubed phenotypes. Despite being visited by a single pollinator species, allozyme markers revealed significant genetic differentiation between open-pollinated progeny of long- and short-tubed phenotypes suggesting mating barriers between them. We obtained direct evidence for mating barriers between the floral-tube phenotypes through observations of pollinator foraging, controlled hand pollinations and measurements of pollen competition and seed set. Intermediate tube-length phenotypes produced fewer seeds in the field than either long- or short-tubed phenotypes. Although floral-tube length bimodality may not be a stable state over long timescales, reproductive barriers to mating and low ‘hybrid’ fitness have the potential to contribute to the maintenance of this state in the short term.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,015

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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