Evaluating intraspecific variation in insect trait analysis
Notice bibliographique
Résumé
Intraspecific variation plays important roles in ecology and evolution. Yet, information on how species and populations vary remains scarce, particularly for insects and regarding functional traits. This lack of knowledge can be problematic in trait‐based ecology because traditional approaches assume negligible intraspecific variation, even for analyses that assess highly variable taxa. We measured 291 Arctic fritillary butterflies ( Boloria chariclea ) to assess the intraspecific variation in one population of this species, evaluating (i) how wingspan of Arctic fritillaries varies in relation to the other species of its community, and (ii) how well wingspan, a measure of body size, predicts weight, a measure of body mass. Wingspan of Arctic fritillaries varied between 2.62 and 4.07 cm, with the 95% interval range, including ∼33% (14/42) of the species in the community, and ∼30% (84/279) of the butterflies of Canada. The relationship between wingspan and weight was significant ( β wingspan = 0.002, SE = 0.0008, P < 0.001), but relatively weak ( R 2 adj = 0.31, F 2,288 = 67.82, P < 0.001). We discuss our findings in relation to the assumption of species homogeneity and the use of proxies in the analysis of species traits, complementing our case study with simulations to illustrate how intraspecific and interspecific variation interact in determining when traditional trait analyses are robust. We suggest entomologists interested in trait analyses should critically evaluate how intraspecific variation could affect their inference, especially when evaluating species that are highly sexually dimorphic, phenotypically plastic, and/or distributed across broad environmental and spatial clines.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».