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Enregistrement W2059624788 · doi:10.1086/657049

Competition Drives Specialization in Pollination Systems through Costs to Male Fitness

2010· article· en· W2059624788 sur OpenAlexaff
Nathan Muchhala, Zachary Brown, W. Scott Armbruster, Matthew D. Potts

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPollenPollinationInterspecific competitionPollinatorSex allocationZoophilyCompetition (biology)Pollen sourceAnemophilyDioecyContext (archaeology)EcologyCoevolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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