High temperature intensifies negative density dependence of fitness in red flour beetles
Notice bibliographique
Résumé
Competition for food, space, or other depletable resources has strong impacts on the fitness of organisms and can lead to a pattern known as negative density dependence, where fitness decreases as population density increases. Yet, many resources that have strong impacts on fitness are nondepletable (e.g., moisture or temperature). How do these nondepletable resources interact with depletable resources to modify negative density dependence? We tested the hypothesis that negative density dependence is modulated by temperature in red flour beetles and tested the prediction that the strength of negative density dependence should decrease as temperature decreases. We measured the number of eggs laid, offspring development time, and the number of offspring that reached maturity at three temperatures and two food treatment combinations as we simultaneously manipulated adult population density. We demonstrated that low temperatures weaken negative density dependence in the number of eggs laid; this pattern was most evident when food was abundant. Density had no effect on development time, but low temperatures increased development time. The percent of eggs that emerged as adults decreased with both density and temperature and increased with food. Temperature, an abiotic driver, can thus modulate density-dependent processes in ectotherms. Therefore, models of population growth for ectotherms should incorporate the effects of temperature.
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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 ».