The interaction between the spatial distribution of resource patches and population density: consequences for intraspecific growth and morphology
Notice bibliographique
Résumé
How individuals within a population distribute themselves across resource patches of varying quality has been an important focus of ecological theory. The ideal free distribution predicts equal fitness amongst individuals in a 1 : 1 ratio with resources, whereas resource defence theory predicts different degrees of monopolization (fitness variance) as a function of temporal and spatial resource clumping and population density. One overlooked landscape characteristic is the spatial distribution of resource patches, altering the equitability of resource accessibility and thereby the effective number of competitors. While much work has investigated the influence of morphology on competitive ability for different resource types, less is known regarding the phenotypic characteristics conferring relative ability for a single resource type, particularly when exploitative competition predominates. Here we used young-of-the-year rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) to test whether and how the spatial distribution of resource patches and population density interact to influence the level and variance of individual growth, as well as if functional morphology relates to competitive ability. Feeding trials were conducted within stream channels under three spatial distributions of nine resource patches (distributed, semi-clumped and clumped) at two density levels (9 and 27 individuals). Average trial growth was greater in high-density treatments with no effect of resource distribution. Within-trial growth variance had opposite patterns across resource distributions. Here, variance decreased at low-population, but increased at high-population densities as patches became increasingly clumped as the result of changes in the levels of interference vs. exploitative competition. Within-trial growth was related to both pre- and post-trial morphology where competitive individuals were those with traits associated with swimming capacity and efficiency: larger heads/bodies/caudal fins and less angled pectoral fins. The different degrees of within-population growth variance at the same density level found here, as a function of spatial resource distribution, provide an explanation for the inconsistencies in within-site growth variance and population regulation often noted with regard to density dependence in natural landscapes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».