Tracking dispersal across a patchy landscape reveals a dynamic interaction between genotype and habitat structure
Notice bibliographique
Résumé
Theoretical and empirical studies often show that within populations, individuals vary in their propensity to disperse. We aspired to understand how this behavioural variation is impacted by the distribution and pattern of food patches across a landscape. In a series of experiments we examined how inter‐patch distance and the distribution of food patches influenced dispersal in wild‐type strains of Drosophila melanogaster with natural allelic variants of the foraging ( for ) gene known to influence dispersal in this species. The ‘rover' strain was homozygous for the for R allele (more dispersive) whereas the ‘sitter' strain was homozygous for for s (less dispersive). We also assessed an outbred population of flies with an unknown dispersal propensity. Dispersal was assayed in a multi‐patch lab arena (25 cells, 5 × 5 array). In the inter‐patch distance trials, landscapes of two different sizes (small versus large) were used, both with food in all 25 cells. Dispersal was reduced in the large landscape relative to the small landscape for all three fly strains. Sitter dispersal was lowest relative to both rovers and the outbred flies, whose dispersal tendencies were similar. In the patch distribution trials, flies were assayed in landscapes with varying distribution and number of cells containing food. Dispersal generally increased as the number of patches with food increased, however, rovers and sitters adopted similar dispersal strategies when food was fixed and limited. Conversely, their strategies differed when the total amount of food increased with the number of patches. We find that both the inter‐patch distance and distribution can influence dispersal. However, the effect of inter‐patch distance and distribution on dispersals depends on genotype × environment interaction. Our findings highlight the importance of considering G × E when assessing how dispersal strategies and landscape dynamics influence the distribution of animal communities.
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 ».