Natal habitat conditions have carryover effects on dispersal capacity and behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Local habitat quality affects regional dynamics, including metapopulation persistence and speciation, by altering dispersal. However, most previous studies have not been able to determine whether dispersal is more strongly affected by habitat quality experienced at the dispersal stage, or carryover effects of habitat quality from previous life stages. Strong carryover effects will cause dispersal to be temporally disconnected from its drivers, altering the impact of dispersal on metapopulation dynamics, and potentially complicating empirical estimates of context‐dependent dispersal. Here, we used a fully factorial mesocosm experiment to assess how both habitat quality experienced during development and at adulthood affected emigration in adult backswimmers ( Notonecta undulata ). We found strong carryover effects of natal habitat quality on dispersal; individuals from high‐quality natal environments had higher emigration rates than individuals from low‐quality natal environments. However, emigration did not depend on adult habitat quality. This suggests that conditions experienced during development can outweigh the effects of habitat quality at later life stages, resulting in time lags between environmental triggers and the onset of dispersal behavior. If there are critical life stages at which dispersal rates are determined, habitat quality at those stages may have outsized impacts on biological dynamics in spatiotemporally variable landscapes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».