Competition and the Effect of Spatial Resource Heterogeneity on Evolutionary Diversification
Notice bibliographique
Résumé
A model is presented to explore how the form of selection arising from competition for resources is affected by spatial resource heterogeneity. The model consists of a single species occupying two patches connected by migration, where the two patches can differ in the type of resources that they contain. The main goal is to determine the conditions under which competition for resources results in disruptive selection (i.e., selection favoring a polymorphism) since it is this form of selection that will give rise to the evolutionary diversification of resource exploitation strategies. In particular, comparing the conditions giving rise to disruptive selection when the two patches are identical to the conditions when they contain different resources reveals the effect of spatial resource heterogeneity. Results show that when the patches are identical, the conditions giving rise to disruptive selection are identical to those that give rise to character displacement in previous models. When the patches are different, the conditions giving rise to disruptive selection can be either more or less stringent depending upon demographic parameters such as the intrinsic rate of increase and the migration rate. Surprisingly, spatial resource heterogeneity can actually make forms of evolutionary diversification such as character displacement less likely. It is also found that results are dependent on how the resource exploitation strategies and the spatial resource heterogeneity affect the population dynamics. One robust conclusion however, is that spatial resource heterogeneity always has a disruptive effect when the migration rate between patches is low.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».