An Individual-Based Modeling Approach to Investigate Sympatric Speciation via Specialized Resource Usage
Notice bibliographique
Résumé
An individual-based model, EcoSim, was employed to investigate if specialized resource use could promote sympatric speciation. Prey individuals in the original version of EcoSim were supplied with a single primary food resource. A dual resource version with different food resources (Food 1 and Food 2) was also developed to create favorable conditions for the emergence of specialized food consumption among prey individuals. The single resource version was used as the control to determine the impact of the presence of multiple food resources on the occurrence of sympatric speciation. Each unit of Food 2 contained a higher amount of energy than Food 1, and Food 1 was more accessible than Food 2. Initially, prey individuals mostly fed on Food 1. How-ever, after the emergence of food specialization, the consumption rate of Food 2 signifi-cantly exceeded the consumption rate of Food 1; although prey individuals more frequently encountered Food 1. While sympatric speciation was observed in the dual resource version runs, we could not identify any sympatric species in the single resource version runs. Machine learning techniques were also employed to identify the most influential initial conditions leading to sympatric speciation. According to the obtained results, in most lineages sympatric speciation occurred at the beginning of the food specialization pro-cess. When the lineage had a high special diversity, the lineage needed two different criteria to diverge sympatrically: possessing high genetic diversity and a large population size. In support of previous findings, this study demonstrated that the most accurate determination of initial conditions leading to sympatric speciation can be obtained from lineages that are at the beginning of the divergence process. In conclusion, this study indicated that divergent foraging behavior could potentially lead to the sympatric emergence of new species in the absence of geographic isolation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».