Conflicting selection from fire and seed predation drives fine-scaled phenotypic variation in a widespread North American conifer
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has demonstrated that evolutionary processes shape ecological dynamics on relatively short timescales (eco-evolutionary dynamics), but demonstrating these effects at large spatial scales in natural landscapes has proven difficult. We used empirical studies and modeling to investigate how selective pressures from fire and predispersal seed predation affect the evolution of serotiny, an ecologically important trait. Serotiny is a highly heritable key reproductive trait in Rocky Mountain lodgepole pine (Pinus contorta subsp. latifolia), a conifer that dominates millions of hectares in western North America. In these forests, the frequency of serotiny determines postfire seedling density with corresponding community- and ecosystem-level effects. We found that serotinous individuals have a selective advantage at high fire frequencies and low predation pressure; however, very high seed predation shifted the selective advantage to nonserotinous individuals even at high fire frequencies. Simulation modeling suggests that spatial variation in the frequency of serotiny results from heterogeneity in these two selective agents. These results, combined with previous findings showing a negative association between the density of seed predators and the frequency of serotiny at both landscape and continental scales, demonstrate that contemporary patterns in serotiny reflect an evolutionary response to conflicting selection pressures from fire and seed predation. Thus, we show that variation in the frequency of a heritable polygenic trait depends on spatial variation in two dominant selective agents, and, importantly, the effects of the local trait variation propagate with profound consequences to the structure and function of communities and ecosystems across a large landscape.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».