Experimental Test of an Eco-Evolutionary Dynamic Feedback Loop between Evolution and Population Density in the Green Peach Aphid
Notice bibliographique
Résumé
An eco-evolutionary feedback loop is defined as the reciprocal impacts of ecology on evolutionary dynamics and evolution on ecological dynamics on contemporary timescales. We experimentally tested for an eco-evolutionary feedback loop in the green peach aphid, Myzus persicae, by manipulating initial densities and evolution. We found strong evidence that initial aphid density alters the rate and direction of evolution, as measured by changes in genotype frequencies through time. We also found that evolution of aphids within only 16 days, or approximately three generations, alters the rate of population growth and predicts density compared to nonevolving controls. The impact of evolution on population dynamics also depended on density. In one evolution treatment, evolution accelerated population growth by up to 10.3% at high initial density or reduced it by up to 6.4% at low initial density. The impact of evolution on population growth was as strong as or stronger than that caused by a threefold change in intraspecific density. We found that, taken together, ecological condition, here intraspecific density, alters evolutionary dynamics, which in turn alter concurrent population growth rate (ecological dynamics) in an eco-evolutionary feedback loop. Our results suggest that ignoring evolution in studies predicting population dynamics might lead us to over- or underestimate population density and that we cannot predict the evolutionary outcome within aphid populations without considering population size.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».