The evolution of partner specificity in mutualisms
Notice bibliographique
Résumé
Mutualistic species vary in their level of partner specificity, which has important evolutionary, ecological, and management implications. Yet, the evolutionary mechanisms which underpin partner specificity are not fully understood. Most work on specialization focuses on the trade-off between generalism and specialism, where specialists receive more benefits from preferred partners at the expense of benefits from non-preferred partners, while generalists receive similar benefits from all partners. Because all mutualisms involve some degree of both cooperation and conflict between partners, we highlight that specialization to a mutualistic partner can be cooperative, increasing benefit to a focal species and a partner, or antagonistic, increasing resource extraction by a focal species from a partner. We devise an evolutionary game theoretic model to assess the evolutionary dynamics of cooperative specialization, antagonistic specialization, and generalism. Our model shows that cooperative specialization leads to bistability: stable equilibria with a specialist host and its preferred partner excluding all others. We also show that under cooperative specialization with spatial effects, generalists can thrive at the boundaries between differing specialist patches. Under antagonistic specialization, generalism is evolutionarily stable. We provide predictions for how a cooperation-antagonism continuum may determine the patterns of partner specificity that develop within mutualistic relationships.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».