Evolutionary divergence in phenotypic plasticity shapes brain size variation between coexisting sunfish ecotypes
Notice bibliographique
Résumé
Mechanisms that generate brain size variation and the consequences of such variation on ecological performance are poorly understood in most natural animal populations. We use a reciprocal-transplant common garden experiment and foraging performance trials to test for brain size plasticity and the functional consequences of brain size variation in Pumpkinseed sunfish (Lepomis gibbosus) ecotypes that have diverged between nearshore littoral and offshore pelagic lake habitats. Different age-classes of wild-caught juveniles from both habitats were exposed for 6 months to treatments that mimicked littoral and pelagic foraging. Plastic responses in oral jaw size suggested that treatments mimicked natural habitat-specific foraging conditions. Plastic brain size responses to foraging manipulations differed between ecotypes, as only pelagic sourced fish showed brain size plasticity. Only pelagic juveniles under 1 year-old expressed this plastic response, suggesting that plastic brain size responses decline with age and so may be irreversible. Finally, larger brain size was associated with enhanced foraging performance on live benthic but not pelagic prey, providing the first experimental evidence of a relationship between brain size and prey-specific foraging performance in fishes. The recent post-glacial origin of these ecotypes suggests that brain size plasticity can rapidly evolve and diverge in fish under contrasting ecological conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».