Notice bibliographique
Résumé
AbstractCompetition drives evolutionary change across taxa, but our understanding of how competitive differences among species directs the evolution of interspecific interactions remains incomplete. Verbal models assume that interspecific competition will select for reducing a species' sensitivity to competition with their opponent; however, they do not consider the potential for other demographic components of competitive ability to evolve, specifically, interspecific effects, intraspecific interactions, and intrinsic growth rates. To better understand how competitive ability evolves, we set out to explore how each component has evolved and whether their evolution has been constrained by trade-offs. By setting sympatric and allopatric populations of an annual grass in competition with a dominant invader, we demonstrate (1) that in response to interspecific competition, populations can evolve increased competitive ability through either reduced interspecific or, surprisingly, reduced intraspecific competition; (2) that trade-offs do not always constrain the evolution of competitive ability but rather that parameters may correlate in ways that mutually beget higher competitive ability; and (3) that the evolution of one species can influence the competitive ability of its opponent, a consequence of how competitive ability is defined ecologically. Overall, our results reveal the complexity with which demographic components evolve in response to interspecific competition and the impact past evolution can have on present-day interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».