Linking Spatial Processes to Life‐History Evolution of Insect Parasitoids
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the evolutionary transition from solitary to group living in animals is a profound challenge to evolutionary ecologists. A special case is found in insect parasitoids, where a tolerant gregarious larval lifestyle evolved from an intolerant solitary ancestor. The conditions for this transition are generally considered to be very stringent. Recent studies have aimed to identify conditions that facilitate the spread of a gregarious mutant. However, until now, ecological factors have not been included. Host distributions and life-history trade-offs affect the distribution of parasitoids in space and thus should determine the evolution of gregariousness. We add to current theory by using deterministic models to analyze the role of these ecological factors in the evolution of gregariousness. Our results show that gregariousness is facilitated through inversely density-dependent patch exploitation. In contrast, host density dependence in parasitoid distribution and patch exploitation impedes gregariousness. Numerical solutions show that an aggressive gregarious form can more easily invade a solitary population than can a tolerant form. Solitary forms can more easily invade a gregarious, tolerant population than vice versa. We discuss our results in light of exploitation of multitrophic chemical cues by searching parasitoids and aggregative and defensive behavior in herbivorous hosts.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».