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Enregistrement W2864485936 · doi:10.1111/1365-2745.13045

Evolution during population spread affects plant performance in stressful environments

2018· article· en· W2864485936 sur OpenAlexaff
Nicky Lustenhouwer, Jennifer L. Williams, Jonathan M. Levine

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésBiologyBiological dispersalInterspecific competitionEcologyCompetition (biology)PopulationHabitatLocal adaptationSiliqueRange (aeronautics)Experimental evolutionArabidopsis thalianaDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reliable predictions of population spread rates are essential to forecast biological invasions. Recent studies have shown that populations spreading through favourable habitat can rapidly evolve higher dispersal and reproductive rates at the expansion front, which accelerates spread velocity. However, spreading populations are likely to eventually encounter stressful conditions in the expanded range. How evolution during spread in favourable environments affects subsequent population growth in harsher environments is currently unknown. We examined evolutionary change in performance under drought, interspecific competition, and heat stress for populations of Arabidopsis thaliana that experienced six generations of spread through replicated experimental landscapes of favourable habitat. To quantify how population performance under stress differed between leading edge and founding populations, we combined individual tests of genotype performance under stress with knowledge of the genotype frequency changes that occurred over the replicate invasions. After spreading through favourable environments, the average silique production of individuals exposed to drought or interspecific competition was lower in leading edge than founding populations. This change was driven by the evolution of lower intrinsic silique production, which was correlated with increased seed size, a trait that evolved as populations spread. The ability of plants to tolerate drought or interspecific competition, however, did not change markedly during spread. Heat tolerance did increase in leading edge populations, and this trait was associated with the evolution of taller plants during spread through favourable habitat. Synthesis. We conclude that evolution during spread in favourable environments may affect the ability of populations to grow under stressful conditions as experienced in the expanded range, through changes in either intrinsic fecundity or stress tolerance. Thus, evolution during spread may constrain or extend the eventual range limit of nonnative species invasions.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,218

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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