The <scp>EICA</scp> is dead? Long live the <scp>EICA</scp> !
Notice bibliographique
Résumé
An important hypothesis for how plants respond to introduction to new ranges is the evolution of increased competitive ability (EICA). EICA predicts that biogeographical release from natural enemies initiates a trade-off in which exotic species in non-native ranges become larger and more competitive, but invest less in consumer defences, relative to populations in native ranges. This trade-off is exceptionally complex because detecting concomitant biogeographical shifts in competitive ability and consumer defence depends upon which traits are targeted, how competition is measured, the defence chemicals quantified, whether defence chemicals do more than defend, whether 'herbivory' is artificial or natural, and where consumers fall on the generalist-specialist spectrum. Previous meta-analyses have successfully identified patterns but have yet to fully disentangle this complexity. We used meta-analysis to reevaluate traditional metrics used to test EICA theory and then expanded on these metrics by partitioning competitive effect and competitive tolerance measures and testing Leaf-Specific Mass in detail as a response trait. Unlike previous syntheses, our meta-analyses detected evidence consistent with the classic trade-off inherent to EICA. Plants from non-native ranges imposed greater competitive effects than plants from native ranges and were less quantitatively defended than plants from native ranges. Our results for defence were not based on complex leaf chemistry, but instead were estimated from tannins, toughness traits and primarily Leaf-Specific Mass. Species specificity occurred but did not influence the general patterns. As for all evidence for EICA-like trade-offs, we do not know if the biogeographical differences we found were caused by trade-offs per se, but they are consistent with predictions derived from the overarching hypothesis. Underestimating physical leaf structure may have contributed to two decades of tepid perspectives on the trade-offs fundamental to EICA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».