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Enregistrement W2900201742 · doi:10.1002/ecy.2558

Asymmetric interactions and their consequences for vital rates and dynamics: the smaller tea tortrix as a model system

2018· article· en· W2900201742 sur OpenAlexafffund
William A. Nelson, Barbara Joncour, Damie Pak, Ottar N. Bjørnstad

Notice bibliographique

RevueEcology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésCompetition (biology)PopulationBiologyEcologyDynamics (music)PhysicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asymmetric interactions among conspecifics can have diverse effects on population dynamics including stabilization, generation of cycles, and induction of chaotic fluctuations. A difficult challenge, however, is establishing the link between the impact of asymmetric interactions on life history and the consequences for population dynamics. The smaller tea tortrix, Adoxophyes honmai, is a good example. Larval instars differ dramatically in size and have a tendency for cannibalism, which suggests the potential for strong asymmetric interactions among instars. Yet whether these asymmetries have any role in generating the distinct single-generation cycles observed in the field and laboratory is unclear. Here we report on the development of a new experimental approach to characterize the impact of asymmetric interactions on life history that can be directly embedded into stage-structured population models. The experiments use donor-replacement protocols in which focal individuals are challenged to complete their life cycles in competitive environments where the instar and density of the competitors are held constant. The experimentally derived interaction surface contains all the information about stage-specific interactions and provides a straightforward framework for evaluating alternative ways of abstracting the interactions into traditional models of asymmetric competition. Working with the smaller tea tortrix, we found strong evidence of asymmetric interactions and identified critical "tipping points" in the competitive environment that strongly affected survival but not development. We incorporated the experimentally derived interaction surface into a stage-structured population model and found that despite the strong impact that asymmetric interactions have on tea tortrix life history, they do not scale-up to impact the predicted asymptotic population dynamics. Comparing these dynamics with two abstracted models of stage-structured interactions revealed that while the quantitative details of the emergent dynamics depends on the shape of the interaction surface, the qualitative features, such as the emergence of single-generation cycles and rapid synchronization of development among individuals, are pleasingly robust.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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