Loss of consumers constrains phenotypic evolution in the resulting food web
Notice bibliographique
Résumé
The loss of biodiversity is altering the structure of ecological networks; however, we are currently in a poor position to predict how these altered communities will affect the evolution of remaining populations. Theory on fitness landscapes provides a framework for predicting how selection alters the evolutionary trajectory and adaptive potential of populations, but often treats the network of interacting populations as a "black box." Here, we integrate ecological networks and fitness landscapes to examine how changes in food-web structure shape phenotypic evolution. We conducted a field experiment that removed a guild of larval parasitoids that imposed direct and indirect selection pressures on an insect herbivore. We then measured herbivore survival as a function of three key phenotypic traits to estimate directional, quadratic, and correlational selection gradients in each treatment. We used these selection gradients to characterize the slope and curvature of the fitness landscape to understand the direct and indirect effects of consumer loss on phenotypic evolution. We found that the number of traits under directional selection increased with the removal of larval parasitoids, indicating evolution was more constrained toward a specific combination of traits. Similarly, we found that the removal of larval parasitoids altered the curvature of the fitness landscape in such a way that tended to decrease the evolvability of the traits we measured in the next generation. Our results suggest that the loss of trophic interactions can impose greater constraints on phenotypic evolution. This indicates that the simplification of ecological communities may constrain the adaptive potential of remaining populations to future environmental change.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».