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Enregistrement W2793270333 · doi:10.1111/1365-2745.12982

Spatial variation in herbivory, climate and isolation predicts plant height and fruit phenotype in <i>Plectritis congesta</i> populations on islands

2018· article· en· W2793270333 sur OpenAlexafffund
Cora L. Skaien, Peter Arcese

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyEcologyGene flowPopulationUngulateHerbivoreNatural selectionIsolation by distanceGenetic variationGeneticsHabitatGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate and herbivory can each drive natural selection on plant traits but may interact to give rise to different patterns in trait distributions when surveyed across island populations. These different patterns may arise because the occurrence of ungulate herbivores often varies across archipelagos, potentially leading to strong and abrupt spatial heterogeneity in the direction or intensity of natural selection. In contrast, climate tends to vary gradually and thus is more likely to lead to gradual clines in trait values. Population isolation may also affect trait values, given that random genetic drift may fix alleles or traits in the absence of gene flow or because gene flow between populations with similar or opposing selection pressures may augment or swamp the effects of selection. Here, we estimate the independent and interactive effects of deer, climate and isolation on fruit phenotype and plant height in 285 Plectritis congesta populations at 77 island and 44 mainland sites in western North America. Plectritis congesta is a palatable winter annual with two fruit phenotypes based on a simple Mendelian locus with clear dominance and heritable variation in height as a polygenic trait. Fruit phenotype and plant height were well predicted by deer occurrence; plants in populations with resident deer were short (15.0 ± 1.1 cm) and mainly expressed wingless fruits (73.0 ± 4.0%), whereas plants in populations without deer were 2.6 times taller (38.9 ± 5.3 cm) and only 9.0 ± 1.6% expressed wingless fruits. Wingless fruits were less common in populations experiencing wetter conditions with more seasonal variability in temperatures, particularly in the absence of deer. In contrast, population isolation was unrelated to fruit phenotype, except in populations rarely exposed to deer, where plants expressed phenotypes more like those in populations without deer as isolation increased. Our results are consistent with the hypothesis that spatial variation in browsing by deer or other factors correlated with it contributes to population‐level variation in fruit phenotype and plant height in P. congesta and that climate leads to a modest spatial gradient in plant height. Synthesis. The occurrence of deer at 285 island and mainland populations of Plectritis congesta predicted plant height and fruit phenotype, supporting the hypothesis that spatial variation in herbivory is a key factor affecting population‐level variation in the distribution of these heritable traits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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