Life history evolution under climate change and its influence on the population dynamics of a long‐lived plant
Notice bibliographique
Résumé
Summary One of the key components of an organism's life history is the delay of reproduction until it reaches or returns to an optimal size. While we know climate can influence vital rates that shape life‐history strategies, it is also critical to understand the effects of climate change on rapid life history evolution, which might modify the influence of climate change on population dynamics. We asked how realistic changes in temperature and precipitation influence vital rates, costs of reproduction, and ultimately, evolutionarily stable ( ES ) flowering size in a long‐lived perennial plant, Orchis purpurea . We also explored how evolution of flowering size could influence population persistence under changing climate. Our approach combined model selection methods to characterize climate dependence in vital rates, stochastic integral projection models to integrate vital rates into an estimate of fitness, and adaptive dynamics to identify ES flowering sizes. Vital rates responded uniquely to seasonal temperature and precipitation, with the largest response in the size‐dependent probability of flowering. The predicted ES flowering size closely matched that observed, and responded strongly to adjusting the frequencies of extreme climate years. For example, increasing the frequency of extreme drought conditions was predicted to favour smaller reproductive sizes (and hence a shorter reproductive delay), despite observation that smaller plants were less likely to flower in dry years. This apparent discrepancy stems from a smaller payoff to delaying reproduction due to lower costs of reproduction in dry years. The model of stochastic population dynamics predicted long‐term persistence of the focal populations, even under the most extreme climate scenarios, while incorporating rapid life history evolution into predictions reduced the sensitivity of population growth to changing climate. Synthesis . Our results illustrate that long‐lived organisms can exhibit complex demographic responses to changing climate regimes. Additionally, they highlight that long‐term evolutionary responses may be in opposing directions from short‐term plastic responses to climate and emphasize the need for demographic models to integrate ecological and evolutionary influences of climate across the life cycle.
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 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 ».