Seed dispersers shape the pulp nutrients of fleshy-fruited plants
Notice bibliographique
Résumé
The dispersal-syndrome hypothesis posits that fruit traits are a product of selection by frugivores. Although criticized as adaptationist, recent studies have suggested that traits such as fruit or seed size, colour and odour exhibit signatures that imply selection by animal mutualists. These traits imply nutritional rewards (e.g. lipid, carbohydrate), attracting frugivores; however, this remains incompletely resolved. Here, we investigated whether fruit nutrients (lipid, sugar, protein, vitamin C, water content) moderate the co-adaptation of key disperser-group mutualisms. Multivariate techniques revealed that fruit nutrients assembled non-randomly and grouped according to key dispersal modes. Bird-dispersed fruits were richer in lipids than mammal-dispersed fruits. Mixed-dispersed fruits had significantly higher vitamin C than did mammal- or bird-dispersed fruits separately. Sugar and water content were consistently high irrespective of dispersal modes, suggesting that these traits appeal to both avian and mammalian frugivores to match high-energy requirements. Similarly, protein content was low irrespective of dispersal modes, corroborating that birds and mammals avoid protein-rich fruits, which are often associated with toxic levels of nitrogenous secondary compounds. Our results provide substantial over-arching evidence that seed disperser assemblages co-exert fundamental selection pressures on fruit nutrient trait adaptation, with broad implications for structuring fruit-frugivore mutualism and maintaining fruit trait diversity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».