Competition Drives Specialization in Pollination Systems through Costs to Male Fitness
Notice bibliographique
Résumé
Specialization in pollination systems played a central role in angiosperm diversification, yet the evolution of specialization remains poorly understood. Competition through interspecific pollen transfer may select for specialization through costs to male fitness (pollen lost to heterospecific flowers) or female fitness (heterospecific pollen deposited on stigmas). Previous theoretical treatments of pollination focused solely on seed set, thus overlooking male fitness. Here we use individual-based models that explicitly track pollen fates to explore how competition affects the evolution of specialization. Results show that plants specialize on different pollinators when visit rates are high enough to remove most pollen from anthers; this increases male fitness by minimizing pollen loss to foreign flowers. At low visitation, plants generalize, which minimizes pollen left undispersed in anthers. A model variant in which plants can also evolve differences in sex allocation (pollen/ovule production) produces similar patterns of specialization. At low visitation, plants generalize and allocate more to female function. At high visitation, plants specialize and allocate equally to both sexes (in line with sex-allocation theory). This study demonstrates that floral specialization can be driven by selection through male function alone and more generally highlights the importance of community context in the ecology and evolution of pollination systems.
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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 ».