Playing smart vs. playing safe: the joint expression of phenotypic plasticity and potential bet hedging across and within thermal environments
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive phenotypic plasticity evolves when cues reliably predict fitness consequences of life-history decisions, whereas bet hedging evolves when environments are unpredictable. These modes of response should be jointly expressed, because environmental variance is composed of both predictable and unpredictable components. However, little attention has been paid to the joint expression of plasticity and bet hedging. Here, I examine the simultaneous expression of plasticity in germination rate and two potential bet-hedging traits - germination fraction and within-season diversification in timing of germination - in seeds from multiple seed families of five geographically distant populations of Lobelia inflata (L.) subjected to a thermal gradient. Populations differ in germination plasticity to temperature, in total germination fraction and in the expression of potential diversification in the timing of germination. The observation of a negative partial correlation between the expression of plasticity and germination variance (potential diversification), and a positive correlation between plasticity and germination fraction is suggestive of a trade-off between modes of response to environmental variance. If the observed correlations are indicative of those between adaptive plasticity and bet hedging, we expect an optimal balance to exist and differ among populations. I discuss the challenges involved in testing whether the balance between plasticity and bet hedging depends on the relative predictability of environmental variance.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».