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Record W2437810852

On the relationship between biotic and abiotic habitat diversity and genetic diversity of Ranunculus acris L. (Ranunculaceae), Plantago lanceolata L. (Plantaginaceae), and Anthoxanthum odoratum L. (Poaceae) within and between grassland sites

2005· dissertation· de· W2437810852 on OpenAlexfundno aff
Nidal Odat

Bibliographic record

VenueCommon Library Network (Der Gemeinsame Bibliotheksverbund) · 2005
Typedissertation
Languagede
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant Taxonomy and Phylogenetics
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de GenèveBundesministerium für Bildung und ForschungUniversity of OxfordNorthern Arizona UniversityUniversity of CambridgeUniversity of Alberta
KeywordsBiologyBotany
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die Arbeit hat die Untersuchung der genetischen Diversität von drei ausgewählten Pflanzenarten (Ranunculus acris, Plantago lanceolata and Anthoxanthum odoratum) mittels molekularbiologischer Methoden (AFLP) und deren Zusammenhang zur phänotypischen Biodiversität (Artenkomposition) von Bergwiesen zum Ziel. Die genetische Diversität der drei jeweiligen Arten wurde innerhalb und zwischen verschiedenen Populationen quantifiziert. Weiterhin wurde die genetische Diversität dieser drei Arten auf Korrelationen mit der Variation in der Zusammensetzung der Pflanzengesellschaften und den abiotischen Faktoren der Wiesenflächen Mitteldeutschlands untersucht. Die Ergebnisse dieser Arbeit vermitteln ein tieferes Verständnis über die Rolle von Biodiversität und sind deshalb bedeutsam für den Schutz der biologischen Vielfalt. In den drei untersuchten Pflanzenarten zeigt sich eine relativ hohe genetische Diversität zwischen und innerhalb lokaler Populationen beim Vergleich verschiedener Wiesenflächen. Dies deutet darauf hin, dass verschiedene Pflanzengesellschaften zur Aufrechterhaltung genetisch diverser lokaler Populationen von konstituierenden Arten tendieren. Die hohe genetische Diversität innerhalb und zwischen Wiesengesellschaften könnte auf die spezifischen Charakteristiken der untersuchten Pflanzen (z.B. Fortpflanzungs- und Verbreitungsmechanismen) und/oder die äusseren Standortsfaktoren der Habitate, auf welchen die Pflanzen siedeln, zurückzuführen sein. Die Ergebnisse zeigen, dass mit steigender Artenvielfalt in den Wiesengesellschaften sich die genetische Diversität von P. lanceolata erhöht. Andererseits ist das Verhältnis zwischen der Artenanzahl an Pflanzen in Wiesengesellschaften und der genetischen Diversität von R. acris und A. odoratum relativ schwach und auf dem 5%-Niveau nicht signifikant. Die positive Korrelation zwischen genetischer Diversität von P. lanceolata und der Artenvielfalt von Wiesengesellschaften scheint die Hypothese der Nischenvariation zu stützen, dass in hochdiversen Habitaten mehr Nischen zu Verfügung stehen, welche wiederum die genetische Diversität innerhalb der Anzahl von Arten, die diese Gesellschaft bilden, beeinflussen. Eine negative Beziehung könnte jedoch auch indirekt durch die bei höheren Artenzahlen tendenziell geringere Populationsgrösse entstehen. Andererseits könnte die geringe Anzahl an untersuchten Populationen die Ursache dafür sein, dass eine mögliche schwache Korrelation zwischen der Artenvielfalt und der genetischen Diversität von R. acris und A. odoratum noch nicht sicher nachgewiesen werden konnte (oder eine derartige Beziehung existiert für beide Arten überhaupt nicht). Desweiteren hat sich in dieser Arbeit gezeigt, dass die abiotischen Bedingungen der untersuchten Flächen die genetische Diversität von P. lanceolata deutlich beeinflussen, jedoch die von R. acris und A. odoratum nur schwach. Statistische Analysen haben ergeben, dass der Einfluss der abiotischen Faktoren auf die genetische Diversität einzelner Arten eher indirekt über die Populationsgrösse wirkt. Diese Ergebnisse lassen sich durch die unterschiedlichen selektiven Kräfte erklären, die durch die Variation der Artenkomposition der Wiesengesellschaften entstehen. Zusätzlich zeig sich, dass die die genetische Differenzierung zwischen den lokalen Populationen der Arten jeweils klein, aber signifikant ist. Das Muster der genetischen Differenzierung ist sowohl mit der Variation der Pflanzengesellschaften auf den untersuchten Flächen als auch mit abiotischen Eigenschaften, wie der Verfügbarkeit von Bodennährstoffen, korreliert. Die Korrelation ist statistisch signifikant bei R. acris und P. lanceolata, jedoch nicht bei A. odoratum. Diese Ergebnisse können durch zwei Prozesse erklärt werden. Erstens, die Variationen in den Pflanzengesellschaften und abiotischen Faktoren könnten Variationen in der selektiven Kraft hervorrufen und somit das Muster der genetischen Diversität zwischen lokalen Populationen einer Art beeinflussen. Zweitens, eine derartige ökologische Variation zwischen den Flächen könnte eine Barriere gegen erfolgreichen Austausch von Samen und Pollen (Genfluss) bilden. Diese würde zur Unterteilung der genetischen Diversität zwischen den Flächen führen. Basierend auf den Ergebnissen in meiner Arbeit kann man schliessen, dass die Assoziation zwischen Habitatdiversität und genetischer Diversität innerhalb ausgewählter Arten auf eine klare Genetik-Umwelt-Beziehung deuten. Dabei ist die Beziehung zu Habitatfaktoren und zur Artenzusammensetzung deutlich enger als zur Biodiversität schlechthin (d.h. zur Artenzahl oder einem Diversitätsindex). Beide Diversitätsebenen (genetisch und artspezifisch) scheinen in ähnlicher Weise durch die spezifischen Habitatbedingungen (Qualität und Quantität) beeinflusst zu werden. Gegenwärtige anthropogen bedingte Modifikationen der Habitatsmerkmale, wie zum Beispiel Veränderungen in der Landnutzung oder Habitatfragmentierung, würden - nach den Ergebnissen dieser Arbeit - beide Diversitätsebenen in gleicher Weise beeinflussen. Künftige Studien, die Experimente mit einer gesteuerten Manipulation der Artendiversität in ansonsten gleichen Umweltbedingungen und auch quantitative genetische Methoden, wie genetische Marker, einsetzen, sind notwendig, um die Zusammenhänge besser zu klären.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.184 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2005
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