The evolution of fruit colour: phylogeny, abiotic factors and the role of mutualists
Notice bibliographique
Résumé
The adaptive significance of fruit colour has been investigated for over a century. While colour can fulfil various functions, the most commonly tested hypothesis is that it has evolved to increase fruit visual conspicuousness and thus promote detection and consumption by seed dispersing animals. However, fruit colour is a complex trait which is subjected to various constraints and selection pressures. As a result, the effect of animal selection on fruit colour are often difficult to identify, and several studies have failed to detect it. Here, we employ an integrative approach to examine what drives variation in fruit colour. We quantified the colour of ripe fruit and mature leaves of 97 tropical plant species from three study sites in Madagascar and Uganda. We used phylogenetically controlled models to estimate the roles of phylogeny, abiotic factors, and dispersal mode on fruit colour variation. Our results show that, independent of phylogeny and leaf coloration, mammal dispersed fruits are greener than bird dispersed fruits, while the latter are redder than the former. In addition, fruit colour does not correlate with leaf colour in the visible spectrum, but fruit reflection in the ultraviolet area of the spectrum is strongly correlated with leaf reflectance, emphasizing the role of abiotic factors in determining fruit colour. These results demonstrate that fruit colour is affected by both animal sensory ecology and abiotic factors and highlight the importance of an integrative approach which controls for the relevant confounding factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».