Greener on the other side of the fence: density-dependent habitat selection by a unicellular alga
Notice bibliographique
Résumé
Background: When populations have the opportunity to occupy multiple habitats, individuals that move to habitats with higher mean fitness will expect to produce more descendants than will individuals that are incapable of such adaptive movements. The ability to make an optimal decision depends on habitat quality, the quality and reliability of the cue for habitat choice, and the ability of the organism to respond to the cue appropriately. Questions: Do simple motile organisms select habitats that maximize fitness? Do they move such that densities in different habitats equalize fitness? Does the ability to select between habitats depend on the difference in habitat quality? Organism: Chlamydomonas reinhardtii, a motile, chemo- and phototactic single-celled alga. Experiments: We introduced clonal populations, at 15 different densities, into either shaded or fully lighted aqueous habitats in one side of Petri dishes. The other side of the dishes contained either unused (high quality) or used (lower quality) growth media. We estimated fitness in control dishes containing a single habitat. We used the estimates to predict the density expected when algae could choose between light and shaded habitats in the same dish. Results: Fitness declined linearly with increasing density. Mean fitness was higher in control light than in control shade. Patterns of density and fitness in treatment dishes depended on which habitat the cells were introduced into, and on the quality of growth media. Cells were more abundant in light than in shade when introduced into the light side of habitat-selection dishes containing unused media. There was no difference in fitness between habitats in this treatment. Cells introduced into the shaded side with unused media attained similar densities in both habitats. Fitness was higher in light. Cell densities in the two habitats were also similar in both treatments containing used media. Fitness was higher in the light habitat in each of these treatments. Conclusion: Motile non-sentient species with simple sensory abilities can move among habitats to increase fitness. They can also attain distributions that equalize fitness differences between habitats. The threshold for adaptive habitat choice depends on the cues for habitat quality and the costs of habitat selection. Whether fitness and density differ between habitats depends on the quality of the environment in which habitat selection occurs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».