On the role of enemies in divergence and diversification of prey: a review and synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the contribution of ecological interactions to the origin and maintenance of diversity is a fundamental challenge for ecologists and evolutionary biologists, and one that is currently receiving a great deal of attention. Natural enemies (e.g., predators, parasites, and herbivores) are ubiquitous in food webs and are predicted to have significant impacts on phenotypic diversity and on speciation, and extinction rates of their prey. Spurred by the development of a theoretical framework beginning in the late 1970s, there is now a growing body of literature that addresses the effects of enemy–prey interactions on the evolution of prey. A number of theoretical models predict that enemies can produce phenotypic divergence between closely related species, even in the absence of interspecific competition for resources. Effects on diversification of prey are more variable, and enemies may either enhance or depress speciation and extinction rates of their prey. Empirical evidences from a number of study systems, notably those involving predators and prey in aquatic environments and interactions between insects and flowering plants, confirm both predictions. There is now considerable evidence for the role of enemies, especially those that are size-selective or use visual cues when identifying suitable prey, on phenotypic divergence of sympatric and allopatric taxa. Enemies may spur diversification rates in certain groups under some circumstances, and hinder diversification rates in other cases. I suggest that further research should focus on the role of enemies in diversification of prey, with significant insights likely to be the product of applying traditional experimental approaches and emerging comparative phylogenetic methods.
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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) | 0,001 | 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 ».