How Does the Evolution of Universal Ecological Traits Affect Population Size? Lessons from Simple Models
Notice bibliographique
Résumé
This article argues that adaptive evolutionary change in a consumer species should frequently decrease (and maladaptive change should increase) population size, producing adaptive decline. This conclusion is based on analysis of multiple consumer-resource models that examine evolutionary change in consumer traits affecting the universal ecological parameters of attack rate, conversion efficiency, and mortality. Two scenarios are investigated. In one, evolutionary equilibrium is initially maintained by opposing effects on the attack rate and other growth rate parameters; the environment or trait is perturbed, and the trait then evolves to a new (or back to a previous) equilibrium. Here evolution exhibits adaptive decline in up to one-half of all cases. The other scenario assumes a genetic perturbation having purely fitness-increasing effects. Here adaptive decline in the consumer requires that the resource be self-reproducing and overexploited and requires a sufficient increase in the attack rate. However, if the resource exhibits adaptive defense via behavior or evolution, adaptive decline may characterize consumer traits affecting all parameters. Favorable environmental change producing parameter shifts similar to those produced by adaptive evolution has similar counterintuitive effects on consumer population size. Many different food web models have already been shown to exhibit such counterintuitive changes in some species.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».