Evolutionary responses to conditionality in species interactions across environmental gradients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The outcomes of many species interactions are conditional on the environments in which they occur. A common pattern is that outcomes grade from being more positive under stressful conditions to more antagonistic or neutral under benign conditions. The evolutionary implications of conditionality in interactions have received much less attention than the documentation of conditionality itself, with a few notable exceptions. Here, we predict patterns of adaptation and co-adaptation between partners along abiotic gradients, positing that when interactions become more positive in stressful environments, fitness outcomes for mutations affecting interactions align across partners and selection should favor greater mutualistic adap-tation and co-adaptation between interacting species. As a corollary, in benign environments, if interactions are strongly antagonistic, we predict antagonistic co-adaptation resulting in Red Queen or arms-race dynamics, or reduction of antagonism through character displacement and niche partitioning. We predict no adaptation if interactions are more neutral. We call this the CoCoA hypothesis: ( Co )-adaptation and Co nditionality across A biotic gradients. We describe experimental designs and statistical models that allow testing predictions of CoCoA, with a focus on positive interactions. While only one study has included all the elements to test CoCoA, we briefly review the literature and summarize study findings relevant to CoCoA and highlight opportunities to test CoCoA further.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».