Assessing the effects of <scp>guppy</scp> life history evolution on nutrient recycling: from experiments to the field
Notice bibliographique
Résumé
Summary Trait evolution can occur in response to anthropogenic alterations to ecosystems and can occur on timescales similar to those of ecological processes suggesting that it could alter ecosystem function. In this study, we characterise the effects of life history evolution on nutrient recycling using the Trinidadian guppy ( Poecilia reticulata ) as a model system. Guppy life history traits evolve in response to predation pressure. When predation pressure is removed, guppy population density and average body size of the population also increase. Therefore, the evolution of guppy life histories involves changes in individual traits and demographic characteristics, both of which can alter nutrient recycling. The relative contributions of these variables to guppy‐driven nutrient recycling are unknown. We synthesise data from published experiments to disentangle how differences in individual traits, population characteristics and environmental conditions contribute to differences in guppy excretion rates. Individual guppies adapted to the absence of predators [low‐predation ( LP ) guppies] have lower nitrogen and phosphorus excretion rates than individual guppies adapted to predators [high‐predation ( HP ) guppies]. However, LP guppy populations excrete twice as much nitrogen as HP populations because of their larger average body size and higher population densities. We compare these findings to guppy excretion data collected from HP and LP sites in four rivers in Trinidad. Phenotypic and population differences in excretion rates are consistent with those observed in the experiments. Our study demonstrates that life history evolution can alter nutrient recycling in freshwater ecosystems. Characterizing the combined effects of traits and demographics is essential for understanding the effects of life history evolution on ecosystem processes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».