Evolutionary origins for ecological patterns in space
Notice bibliographique
Résumé
Historically, many biologists assumed that evolution and ecology acted independently because evolution occurred over distances too great to influence most ecological patterns. Today, evidence indicates that evolution can operate over a range of spatial scales, including fine spatial scales. Thus, evolutionary divergence across space might frequently interact with the mechanisms that also determine spatial ecological patterns. Here, we synthesize insights from 500 eco-evolutionary studies and develop a predictive framework that seeks to understand whether and when evolution amplifies, dampens, or creates ecological patterns. We demonstrate that local adaptation can alter everything from spatial variation in population abundances to ecosystem properties. We uncover 14 mechanisms that can mediate the outcome of evolution on spatial ecological patterns. Sometimes, evolution amplifies environmental variation, especially when selection enhances resource uptake or patch selection. The local evolution of foundation or keystone species can create ecological patterns where none existed originally. However, most often, we find that evolution dampens existing environmental gradients, because local adaptation evens out fitness across environments and thus counteracts the variation in associated ecological patterns. Consequently, evolution generally smooths out the underlying heterogeneity in nature, making the world appear less ragged than it would be in the absence of evolution. We end by highlighting the future research needed to inform a fully integrated and predictive biology that accounts for eco-evolutionary interactions in both space and time.
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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 ».