Adaptive Dynamics of Competition for Nutritionally Complementary Resources: Character Convergence, Displacement, and Parallelism
Notice bibliographique
Résumé
Consumers acquire essential nutrients by ingesting the tissues of resource species. When these tissues contain essential nutrients in a suboptimal ratio, consumers may benefit from ingesting a mixture of nutritionally complementary resource species. We investigate the joint ecological and evolutionary consequences of competition for complementary resources, using an adaptive dynamics model of two consumers and two resources that differ in their relative content of two essential nutrients. In the absence of competition, a nutritionally balanced diet rarely maximizes fitness because of the dynamic feedbacks between uptake rate and resource density, whereas in sympatry, nutritionally balanced diets maximize fitness because competing consumers with different nutritional requirements tend to equalize the relative abundances of the two resources. Adaptation from allopatric to sympatric fitness optima can generate character convergence, divergence, and parallel shifts, depending not on the degree of diet overlap but on the match between resource nutrient content and consumer nutrient requirements. Contrary to previous verbal arguments that suggest that character convergence leads to neutral stability, coadaptation of competing consumers always leads to stable coexistence. Furthermore, we show that incorporating costs of consuming or excreting excess nonlimiting nutrients selects for nutritionally balanced diets and so promotes character convergence. This article demonstrates that resource-use overlap has little bearing on coexistence when resources are nutritionally complementary, and it highlights the importance of using mathematical models to infer the stability of ecoevolutionary dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».