Experimental evidence that density dependence strongly influences plant invasions through fragmented landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Populations of range expanding species encounter patches of both favorable and unfavorable habitat as they spread across landscapes. Theory shows that increasing patchiness slows the spread of populations modeled with continuously varying population density when dispersal is not influence by the environment or individual behavior. However, as is found in uniformly favorable landscapes, spread remains driven by fecundity and dispersal from low density individuals at the invasion front. In contrast, when modeled populations are composed of discrete individuals, patchiness causes populations to build up to high density before dispersing past unsuitable habitat, introducing an important influence of density dependence on spread velocity. To test the hypothesized interaction between habitat patchiness and density dependence, we simultaneously manipulated these factors in a greenhouse system of annual plants spreading through replicated experimental landscapes. We found that increasing the size of gaps and amplifying the strength of density dependence both slowed spread velocity, but contrary to predictions, the effect of amplified density dependence was similar across all landscape types. Our results demonstrate that the discrete nature of individuals in spreading populations has a strong influence on how both landscape patchiness and density dependence influence spread through demographic and dispersal stochasticity. Both finiteness and landscape structure should be critical components to theoretical predictions of future spread for range expanding native species or invasive species colonizing new habitat.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».