Testing the Mechanisms by Which Source‐Sink Dynamics Alter Competitive Outcomes in a Model System
Notice bibliographique
Résumé
Dispersal among sites can affect within-site competitive outcomes via source-sink dynamics. Source-sink dynamics are thought to affect competitive outcomes primarily via spatial subsidies: by redistributing individuals from sources to sinks, source-sink dynamics can alter competitive outcomes in both sources and sinks. However, dispersal also can affect competitive outcomes via demography modification, which occurs when dispersal alters the parameters governing species' per capita demographic rates. For instance, dispersal of exploitative competitors might cause extinction of some of the resources for which competition occurs, thereby altering the competition coefficients. I used protist microcosms as a model system to test whether spatial subsidies alone could explain the effects of source-sink dynamics on competitive outcomes. I examined the long-term outcome of exploitative competition among three bacterivorous ciliate protists in microcosms of high enrichment (sources) and low enrichment (sinks) in both the presence and the absence of dispersal. Dispersal altered competitive outcomes. Fitting mathematical models to the population dynamics revealed that spatial subsidies were insufficient to account for the effects of dispersal. Fitting alternative models strongly suggested that demography modification was an important determinant of competitive outcomes. These results provide the first evidence that dispersal does not simply redistribute competitors but can alter their per capita demographic rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».