The genetics of chutes and ladders: a community genetics approach to tritrophic interactions
Notice bibliographique
Résumé
Community genetics research has firmly established that intraspecific genetic variation in single populations can have large extended ecological consequences for populations and entire communities of organisms. Here, we sought to understand the bottom‐up effects of plant genetic variation on herbivore preference and performance, and the top–down control of predators on herbivores and their joint effects on plant fitness and evolution. Following three ecological genetics field experiments we detected heritable variation in plant traits that influenced both the preference and performance of a specialist weevil on Oenothera biennis . However, the weevil's preference and performance were not genetically correlated among O. biennis plant genotypes. Although predators and parasitoids were abundant, predators had no detectable effect on weevil performance because high egg and larval mortality was caused by non‐predatory factors such as intraspecific competition. Finally, neither the specialist weevil nor predators influenced plant fitness. Our results suggest that the focal tritrophic community studied here is primarily shaped by the bottom–up effects of plant genetic variation on herbivores, while top–down effects have no clear impacts on O. biennis fitness or evolution. We suggest that future studies should incorporate plant intraspecific genetic variation as a fundamental part of tritrophic interactions including their eco‐evolutionary dynamics.
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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 ».