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Enregistrement W3201761334 · doi:10.1101/2021.09.29.462284

The evolutionary maintenance of Lévy flight foraging

2021· preprint· en· W3201761334 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiffusion and Search Dynamics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoGovernment of Ontario
Mots-clésForagingLévy flightOptimal foraging theoryEcologyBiologyTraitSelection (genetic algorithm)PopulationNatural selectionNicheFitness landscapeRandom walkStatisticsMathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lévy flight is a type of random walk that models the behaviour of many phenomena across a multiplicity of academic disciplines; within biology specifically, the behaviour of fish, birds, insects, mollusks, bacteria, plants, slime molds, t-cells, and human populations. The Lévy flight foraging hypothesis states that because Lévy flights can maximize an organism’s search efficiency, natural selection should result in Lévy-like behaviour. Empirical and theoretical research has provided ample evidence of Lévy walks in both extinct and extant species, and its efficiency across models with a diversity of resource distributions. However, no model has addressed the maintenance of Lévy flight foraging through evolutionary processes, and existing models lack ecological breadth. We use numerical simulations, including lineage-based models of evolution with a distribution of move lengths as a variable and heritable trait, to test the Lévy flight foraging hypothesis. We include biological and ecological contexts such as population size, searching costs, lifespan, resource distribution, speed, and consider both energy accumulated at the end of a lifespan and averaged over a lifespan. We demonstrate that selection often results in Lévy-like behaviour, although conditional; smaller populations, longer searches, and low searching costs increase the fitness of Lévy-like behaviour relative to Brownian behaviour. Interestingly, our results also evidence a bet-hedging strategy; Lévy-like behaviour reduces fitness variance, thus maximizing geometric mean fitness over multiple generations. Author summary In heterotrophs, incuding animals, survival depends on the net energy gained through foraging. The expectation, then, is that natural selection results in adaptations for efficient foraging that optimize the balance of searching costs and rewards. Lévy flight foraging has been proposed as an optimal foraging solution. The hypothesis states, if no information about resource locations are available, and the locations are re-visitable, then selection will result in adaptations for Lévy flight foraging, a type of random walk. It has been argued that Levy-like foraging behaviour may simply reflect how resources are distributed, but empirical and theoretical research suggests that this behaviour is intrinsic or innate. However, this research does not address evolutionary mechanisms, and lacks ecological breadth. We extend the current theoretical framework by including evolutionary ecological contexts. We treat an organism’s random walk as a heritable trait, and explore ecological contexts such as population size, lifespan, carrying capacity, searching costs, reproductive strategies, and different distributions of food. Our evolutionary simulations overwhelmingly resulted in selection for Lévy-like foraging, regardless of the distribution of food, and evidences Lévy flight foraging as a bet-hedging strategy. Thus, here we provide some of the first evidence for the evolutionary maintenance of Lévy flight foraging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle