The Birds, the Bees, and the Virtual Flowers: Can Pollinator Behavior Drive Ecological Speciation in Flowering Plants?
Notice bibliographique
Résumé
Biologists have long assumed that pollinator behavior is an important force in angiosperm speciation, yet there is surprisingly little direct evidence that floral preferences in pollinators can drive floral divergence and the evolution of reproductive (ethological) isolation between incipient plant species. In this study, we expose computer-generated plant populations with a wide variation in flower color to selection by live and virtual hummingbirds and bumblebees and track evolutionary changes in flower color over multiple generations. Flower color, which was derived from the known genetic architecture and phenotypic variance of naturally occurring plant species pollinated by both groups, evolved in simulations through a genetic algorithm in which pollinator preference determined changes in flower color between generations. The observed preferences of live hummingbirds and bumblebees were strong enough to cause adaptive divergence in flower color between plant populations but did not lead to ethological isolation. However, stronger preferences assigned to virtual pollinators in sympatric and allopatric scenarios rapidly produced ethological isolation. Pollinators can thus drive ecological speciation in flowering plants, but more rigorous and comprehensive behavioral studies are required to specify conditions that produce sufficient preference levels in pollinators.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».