Character Convergence under Competition for Nutritionally Essential Resources
Notice bibliographique
Résumé
Resource competition is thought to drive divergence in resource use traits (character displacement) by generating selection favoring individuals able to use resources unavailable to others. However, this picture assumes nutritionally substitutable resources (e.g., different prey species). When species compete for nutritionally essential resources (e.g., different nutrients), theory predicts that selection drives character convergence. We used models of two species competing for two essential resources to address several issues not considered by existing theory. The models incorporated either slow evolutionary change in resource use traits or fast physiological or behavioral change. We report four major results. First, competition always generates character convergence, but differences in resource requirements prevent competitors from evolving identical resource use traits. Second, character convergence promotes coexistence. Competing species always attain resource use traits that allow coexistence, and adaptive trait change stabilizes the ecological equilibrium. In contrast, adaptation in allopatry never preadapts species to coexist in sympatry. Third, feedbacks between ecological dynamics and trait dynamics lead to surprising dynamical trajectories such as transient divergence in resource use traits followed by subsequent convergence. Fourth, under sufficiently slow trait change, ecological dynamics often drive one of the competitors to near extinction, which would prevent realization of long-term character convergence in practice.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».