Reduced plant competition among kin can be explained by Jensen's inequality
Notice bibliographique
Résumé
Plants often compete with closely related individuals due to limited dispersal, leading to two commonly invoked predictions on competitive outcomes. Kin selection, from evolutionary theory, predicts that competition between relatives will likely be weaker. The niche partitioning hypothesis, from ecological theory, predicts that competition between close relatives will likely be stronger. We tested for evidence consistent with either of these predictions by growing an annual legume in kin and nonkin groups in the greenhouse. We grew plant groups in treatments of symbiotic nitrogen fixing bacteria differing in strain identity and composition to determine if differences in the microbial environment can facilitate or obscure plant competition patterns consistent with kin selection or niche partitioning. Nonkin groups had lower fitness than expected, based on fitness estimates of the same genotypes grown among kin. Higher fitness among kin groups was observed in mixtures of N-fixing bacteria strains compared to single inoculations of bacteria strains present in the soil, which increased fitness differences between kin and nonkin groups. Lower fitness in nonkin groups was likely caused by increased competitive asymmetry in nonkin groups due to genetic differences in plant size combined with saturating relationships with plant size and fitness- i.e. Jensen's inequality. Our study suggests that microbial soil symbionts alter competitive dynamics among kin and nonkin. Our study also suggests that kin groups can have higher fitness, as predicted by kin selection theory, through a commonly heritable trait (plant size), without requiring kin recognition mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».