The Role of Local Species Abundance in the Evolution of Pollinator Attraction in Flowering Plants
Notice bibliographique
Résumé
We present a population genetic model that incorporates aspects of pollinator efficiency and abundance to examine the effect of the local plant community on the evolution of floral trait specialization. Our model predicts that plant species evolve to be pollinator specialists on the most effective and common pollinators when their abundance is low relative to other plant species in the community (i.e., conspecific pollen is relatively rare) and evolve to be pollinator generalists when they are numerically dominant (i.e., conspecific pollen is abundant). Strong flower constancy also favors generalist floral traits. Furthermore, generalist species are predicted to differentiate when there is a concave trade-off in attracting pollinator species with different floral trait preferences. This result implies that populations that evolve toward a generalist strategy may be more prone to speciation. Ours is the first theoretical model to include local species abundance explicitly, despite the fact that it has been previously identified as an important factor in the evolution of plant specialization. Our results add a layer of ecological complexity to previous models of floral evolution and therefore have the potential to improve our power to predict circumstances under which specialized and generalized plant-pollinator interactions should evolve.
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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 ».