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Enregistrement W2610189070 · doi:10.1111/oik.04126

Phenotype‐dependent selection underlies patterns of sorting across habitats: the case of stream‐fishes

2017· article· en· W2610189070 sur OpenAlexafffund
Bailey Jacobson, Frédérique Dubois, Pedro R. Peres‐Neto

Notice bibliographique

RevueOikos · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBiologyRiffleHabitatPhenotypic plasticityPhenotypeEcologyPopulationSelection (genetic algorithm)Evolutionary biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial and temporal heterogeneity within landscapes influences the distribution and phenotypic diversity of individuals both within and across populations. Phenotype–habitat correlations arise either through phenotypes within an environment altering through the process of natural selection or plasticity, or phenotypes remaining constant but individuals altering their distribution across environments. The mechanisms of non‐random movement and phenotype‐dependent habitat choice may account for associations within highly heterogeneous systems, such as streams, where local adaptation may be negated, plasticity too costly and movement is particularly important. Despite growing attention, however, few empirical tests have yet to be conducted. Here we provide a test of phenotype‐dependent habitat choice and ask: 1) if individuals collected from a single habitat type continue to select original habitat; 2) if decisions are phenotype‐dependent and functionally related to habitat requirements; and 3) if phenotypic‐sorting continues despite increasing population density. To do so we both conducted experimental trials manipulating the density of four stream‐fish species collected from either a single riffle or pool and developed a game‐theoretical model exploring the influence of individuals’ growth rate, sampling and competitive abilities as well as interference on distribution across two habitats as a function of density. Our experimental trials show individuals selecting original versus alternative habitats differed in their morphologies, that morphologies were functionally related to habitat‐type swimming demands, and that phenotypic‐sorting remained significant (although decreased) as density increased. According to our model this only occurs when phenotypes have contrasting habitat preferences and only one phenotype disperses (i.e. selects alternatives) in response to density pressures. This supports our explanation that empirical habitat selection was due to a combination of collecting a fraction of mobile individuals with different habitat preferences and the exclusion of individuals via scramble competition at increased densities. Phenotype‐dependent habitat choice can thereby account for observed patterns of natural stream‐fish distribution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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