Intraspecific competition reduces niche width in experimental populations
Notice bibliographique
Résumé
Intraspecific competition is believed to drive niche expansion, because otherwise suboptimal resources can provide a refuge from competition for preferred resources. Competitive niche expansion is well supported by empirical observations, experiments, and theory, and is often invoked to explain phenotypic diversification within populations, some forms of speciation, and adaptive radiation. However, some foraging models predict the opposite outcome, and it therefore remains unclear whether competition will promote or inhibit niche expansion. We conducted experiments to test whether competition changes the fitness landscape to favor niche expansion, and if competition indeed drives niche expansion as expected. Using Tribolium castaneum flour beetles fed either wheat (their ancestral resource), corn (a novel resource) or mixtures of both resources, we show that fitness is maximized on a mixed diet. Next, we show that at higher population density, the optimal diet shifts toward greater use of corn, favoring niche expansion. In stark contrast, when beetles were given a choice of resources, we found that competition caused niche contraction onto the ancestral resource. This presents a puzzling mismatch between how competition alters the fitness landscape, versus competition's effects on resource use. We discuss several explanations for this mismatch, highlighting potential reasons why optimality models might be misleading.
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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) | 0,001 | 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 ».