Ecosystem size shapes antipredator trait evolution in estuarine threespine stickleback
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem size is known to influence both community structure and ecosystem processes. Less is known about the evolutionary consequences of ecosystem size. A few studies have shown that ecosystem size shapes the evolution of trophic diversity by shaping habitat heterogeneity, but the effects of ecosystem size on antipredator trait evolution have not been explored. Ecosystem size may impact antipredator trait evolution by shaping predator presence (larger ecosystems have longer food chains) and habitat complexity (larger ecosystems may have more diverse habitat structure). We tested these effects using threespine stickleback from bar‐built estuaries along the Central Coast of California. These stickleback populations are polymorphic for Ectodysplasin‐A ( Eda ), a gene that controls bony lateral plates used as antipredator defense. We inferred Eda genotypes from lateral plate phenotypes and show that the frequency of the complete (C) allele, which is associated with greater number of lateral plates, increases as a function of ecosystem size. Predator presence and habitat complexity are both correlated to ecosystem size. The strongest proximate predictor of Eda allele frequencies was the presence of predatory fishes (steelhead trout and sculpin). Counter to expectations, habitat complexity did not have a strong modifying effect on Eda allele frequencies. Our results point to the importance of ecosystem size for determining predator presence as being the primary pathway to evolutionary effects. Ecosystem size has received much attention in ecology. Our work shows that it may be an important determinant of adaptive evolution in wild populations.
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 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 ».