Variability in floral abundance can drive flower diversification and specialization
Notice bibliographique
Résumé
The angiosperms show remarkable floral diversity. However, the ecological processes involved in flower diversification remain poorly understood. In this article I propose that different species' floral abundances drive adaptation to different pollinators and promote different degrees of specialization. In this view, interspecific variability in abundance can foster floral diversification. I develop a mathematical model of pollen transfer considering the interaction of several pollination processes---pollen removal and carryover, intra- and interspecific competition for pollinator visitation, and interspecific pollen transfer---that are linked to floral abundance. To assess if and how floral abundance can generate floral diversity, I use the model to assemble plant-pollinator networks from simulated plant and pollinator communities. The model shows that evolution on highly specialized pollinators and pollinators with high pollen carryover capacity is favoured at low floral abundance, while evolution on more abundant pollinators is favoured at high floral abundance. Furthermore, floral specialization is favoured at low floral abundance, while generalization is favoured at high abundance. In simulated plant communities of variable floral abundance, different pollinator systems evolve among the different plant species. The model demonstrates a new mechanism by which floral diversity can be generated, contributing to our understanding of floral evolution and diversification.
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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 | 0,002 |
| 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 ».