Evolution of mixed strategies of plant defense against herbivores
Notice bibliographique
Résumé
Plants have evolved an impressive diversity of defenses to protect themselves from a correspondingly diverse assemblage of herbivores. These defenses include toxic chemicals, trichomes, tough leaves, resins, volatiles that recruit extra defenders such as parasitoids, and compensatory growth following damage, to name a few. Understanding the mechanisms that plants use to defend themselves, and the ecological drivers of plant defense evolution, have been major research problems for over a century While many studies still focus on pairwise plant-herbivore interactions, it is becoming increasingly clear that the ecological diversity of herbivore communities is an important factor shaping the evolution of plant defense strategies In this issue of New Phytologist, Carmona & Fornoni (pp. 574-583) report on a field experiment in which they test whether patterns of natural selection on the two principal plant defense strategiesresistance (i.e. traits that reduce damage) and tolerance (i.e. traits that reduce the fitness impacts of a given amount of damage)depend on the complexity of herbivore communities. They show that this ecological complexity selects for mixed resistance-tolerance strategies, contrary to a long-standing prediction that resistance and tolerance are mutually exclusive defenses (van der This result highlights the importance of understanding ecological context and complexity when studying evolution of traits mediating species interactions, and it provides unique insight into the evolutionary ecology of plant defenses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».