Seed masting causes fluctuations in optimum litter size and lag load in a seed predator
Notice bibliographique
Résumé
The episodic production of large seed crops by some perennial plants, is referred to as masting and is known to increase seed escape by alternately starving and swamping seed predators. These pulses of resources, however, might also act as an agent of selection on the life histories of seed predators, which could indirectly enhance seed escape by inducing an evolutionary load on seed predator populations. Lag loads in seed predators could result from mast-induced shifts in optimum phenotypes that exceed the capacity of seed predators to adaptively track optimum phenotypes through phenotypic plasticity. Alternatively, masting could generate mismatches in selection across generations, where adaptation to the parental environment leads to maladaptation in the offspring environment. Here we measured natural selection on female North American red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus) across 28 years and five white spruce (Picea glauca) masting events. Red squirrel litter sizes were similar to optimum litter sizes during non-mast years, but were well below optimum litter sizes during resource-rich mast years. Mast events, therefore caused selection for larger litters (B = 0.25) and a lag load (L = 0.25) on red squirrels during mast years. Furthermore, we found that the annual fitness of spruce trees was negatively related to the local density of squirrels during mast years, indicating that the observed lag load on squirrels enhanced the number of spruce cones escaping squirrel predation. Although, the frequency of mast events and the demography of red squirrels were such that offspring and parents often experienced opposite environments with respect to the mast, we found no effect of environmental mismatches across generations on either offspring survival or population growth. Instead, squirrels plastically increased litter sizes in anticipation of mast events, which partially, although not completely, reduced the lag load resulting from this change in food availability. Variable selection on litter size caused by white spruce mast events, therefore, induced a lag load on the population of red squirrels that was not affected by whether individual squirrels were born during mast (matching) or non-mast (mismatching) conditions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».