A test of the competitive ability–cold tolerance trade‐off hypothesis in seasonally breeding beetles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Closely related species that use similar resources often differ in their seasonal patterns of activity, but the factors that limit their distributions across seasons are unknown for most species. One hypothesis to explain seasonal variation in the distributions of species involves a trade‐off between competitive ability and cold tolerance, where tolerance to the cold compromises competitive ability in warmer (benign) temperatures, either at the level of the individual or population. We tested both individual‐level and population‐level mechanisms of this hypothesis in two co‐occurring species of temperate burying beetles (Silphidae: Nicrophorus sayi , N. orbicollis ) that differ in their seasonal patterns of activity. We measured cold tolerance, breeding activity as a function of temperature, and competitive ability as a function of temperature and season. Consistent with our hypothesis, the mid‐season N. orbicollis was less able to function at the cold temperatures that characterise early spring, when the early‐season N. sayi is most active. The larger beetle, however, always won one‐on‐one competitive trials at warm temperatures, regardless of species, inconsistent with an individual‐level trade‐off. N. orbicollis was usually larger and successful when competing for the same carrion later in the season, mostly because of its larger population size, consistent with a trade‐off between competitive ability, and cold tolerance acting at the population level. Our findings suggest that cold temperatures limit the mid‐season N. orbicollis from earlier spring emergence, while competitive pressure from the more abundant, larger N. orbicollis constrains the early‐season N. sayi from remaining active through the summer.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».