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Enregistrement W2013047421 · doi:10.1086/671058

Phenotypic Selection Favors Missing Trait Combinations in Coexisting Annual Plants

2013· article· en· W2013047421 sur OpenAlexaff
Sarah Kimball, Jennifer R. Gremer, Travis E. Huxman, D. Lawrence Venable, Amy L. Angert

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSelection (genetic algorithm)TraitTrade-offBiologyEcologyBiodiversityNatural selectionGrowth ratePhenotypic traitEcological selectionPhenotypeGeneMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trade-offs among traits are important for maintaining biodiversity, but the role of natural selection in their construction is not often known. It is possible that trade-offs reflect fundamental constraints, negative correlational selection, or directional selection operating on costly, redundant traits. In a Sonoran Desert community of winter annual plants, we have identified a trade-off between relative growth rate and water-use efficiency among species, such that species with high relative growth rate have low water-use efficiency and vice versa. We measured selection on water-use efficiency, relative growth rate, and underlying traits within populations of four species at two study sites with different average climates. Phenotypic trait correlations within species did not match the among-species trade-off. In fact, for two species with high water-use efficiency, individuals with high relative growth rate also had high water-use efficiency. All populations experienced positive directional selection for water-use efficiency and relative growth rate. Selection tended to be stronger on water-use efficiency at the warmer and drier site, and selection on relative growth rate tended to be stronger at the cooler and wetter site. Our results indicate that directional natural selection favors a phenotype not observed among species in the community, suggesting that the among-species trade-off could be due to pervasive genetic constraints, perhaps acting in concert with processes of community assembly.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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