Sex‐specific spatial variation in fitness in the highly dimorphic <i>Leucadendron rubrum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Sexual dimorphism in plants may emerge as a result of sex-specific selection on traits enhancing access to nutritive resources and/or to sexual partners. Here we investigated sex-specific differences in selection of sexually dimorphic traits and in the spatial distribution of effective fecundity (our fitness proxy) in a highly dimorphic dioecious wind-pollinated shrub, Leucadendron rubrum. In particular, we tested for the effect of density on male and female effective fecundity. We used spatial and genotypic data of parent and offspring cohorts to jointly estimate individual male and female effective fecundity on the one hand and pollen and seed dispersal kernels on the other hand. This methodology was adapted to the case of dioecious species. Explicitly modelling dispersal avoids the confounding effects of heterogeneous spatial distribution of mates and sampled seedlings on the estimation of effective fecundity. We also estimated selection gradients on plant traits while modelling sex-specific spatial autocorrelation in fecundity. Males exhibited spatial autocorrelation in effective fecundity at a smaller scale than females. A higher local density of plants was associated with lower effective fecundity in males but was not related to female effective fecundity. These results suggest sex-specific sensitivities to environmental heterogeneity in L. rubrum. Despite these sexual differences, we found directional selection for wider canopies and smaller leaves in both sexes, and no sexually antagonistic selection on strongly dimorphic traits in L. rubrum. Many empirical studies in animals similarly failed to detect sexually antagonistic selection in species expressing strong sexual dimorphism, and we discuss reasons explaining this common pattern.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».