Influence of hybridization on niche shifts in expanding coyote populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The degree to which niches of species change over time or space has important implications for ecology and evolutionary biology. However, conditions that give rise to niche shifts remain poorly understood. In particular, the relative influence of release from predation or competition (change in realized niche) vs. genetically based alterations (change in fundamental niche) has received little attention. We studied niche shifts in expanding coyote ( Canis latrans ) populations. During expansion from their historic range, coyotes experienced marked changes in competitive regimes and also genetic changes (i.e. hybridization), and these alterations occurred unevenly across the expanding front. The goal of this study was to determine the presence and degree of niche shifts in expanding coyote populations and the potential influence of hybridization on these patterns. Location North America. Methods We developed species distribution models and compared climatic niche overlap between historic and expanding coyote populations with different levels of genetic introgression with wolves. We also developed harvest models to examine differences in how coyote and coyote hybrids responded to human disturbance and land use. Results Niche differentiation is most pronounced for expanding coyote populations that have experienced substantial hybridization with wolves. An examination of response curves suggests that coyotes in the north‐east may have shifted to a more wolflike niche. Main conclusions Hybridization or other processes that promote genetic changes in populations may be associated with niche shifts. These findings help explain why hybridization often leads to increased invasiveness, and further support the notion that genetic differentiation below the level of species can lead to niche divergence. Our results also highlight the caution needed when predicting distributional changes due to invasion or climate change, particularly among populations exposed to genetic change.
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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 ».