Habitat differentiation and the ecological costs of hybridization: the effects of introduced mulberry (<i>Morus alba</i>) on a native congener (<i>M. rubra</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Summary The effects of hybridization on the abundance of parental taxa depends on their relative frequency, the viability of hybrid offspring and the degree of ecological differentiation among parental and hybrid taxa. Habitat overlap can facilitate competition for suitable sites and threaten the persistence of parental taxa, especially those in small populations. Here we examine ecological differentiation between the endangered North American red mulberry (Morus rubra), introduced white mulberry (M. alba) and red × white hybrids in a reciprocal transplant experiment. Fitness of red, white and hybrid mulberry was estimated as survival and above‐ground biomass of seedling and juvenile life stages, transplanted into open (white habitat) and shaded (red habitat) forest environments. In addition, all taxa, including reciprocal hybrids (R × W, W × R), were compared in a common garden in full sun. In the reciprocal transplant study, red mulberry was consistently less fit than white and hybrid mulberry regardless of transplant habitat; F1hybrids were as fit as white mulberry. In the common garden, red mulberry and hybrids with red mothers had lower fitness than white mulberry and hybrids with white mothers. Reciprocal hybrid crosses differed significantly with respect to survival and cumulative fitness, but not biomass. Red mulberry is not ecologically differentiated from white or hybrid mulberry in the three transplant environments examined; rather, it is consistently the least fit taxon. Therefore, all else being equal, hybridization with white mulberry and the subsequent presence of hybrids will place red mulberry at a strong disadvantage during establishment. The results highlight the potential effect of hybridization by introduced species on the abundance of native species, particularly at the northern extremes of its geographical range, where populations are small and native environments may be degraded or at the limits of ecological tolerance.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».