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Enregistrement W2145889802 · doi:10.1002/ece3.1151

Dispersal and spatial heterogeneity allow coexistence between enemies and protective mutualists

2014· article· en· W2145889802 sur OpenAlexaff
Timothée Poisot, James D. Bever, Peter H. Thrall, Michael Hochberg

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalBiologyEcologySpatial heterogeneityHost (biology)PopulationMutualism (biology)Evolutionary biologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protective mutualisms, where a symbiont reduces the negative effects of another species on a shared host, represent a common type of species interaction in natural communities, yet it is still unclear what ecological conditions might favor their emergence. Studies suggest that the initial evolution of protective mutualists might involve closely related pathogenic variants with similar life histories, but different competitive abilities and impacts on host fitness. We derive a model to evaluate this hypothesis and show that, in general, a protective variant cannot spread from rarity or exclude a more pathogenic strain. While the conditions allowing mutualist invasion are more likely with increased environmental productivity, they still depend on initial densities in the invaded patch exceeding a threshold, highlighting the likely importance of spatial structure and demographic stochasticity. Using a numerical simulation approach, we show that regional coexistence is in fact possible in an explicitly spatial system and that, under some circumstances, the mutualist population can exclude the enemy. More broadly, the establishment of protective mutualists may be favored when there are other life-history differences from more pathogenic symbionts, such as vertical transmission or additional direct benefits to hosts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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