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Enregistrement W4320891010 · doi:10.1086/724683

A Case for the “Competitive Exclusion–Tolerance Rule” as a General Cause of Species Turnover along Environmental Gradients

2023· review· en· W4320891010 sur OpenAlexaff
Paul R. Martin, Cameron K. Ghalambor

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive exclusionEnvironmental gradientEcologyBiologyAdaptation (eye)Abiotic componentBiomeCoexistence theoryCompetition (biology)EcosystemHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractClosely related, ecologically similar species often segregate their distributions along environmental gradients of time, space, and resources, but previous research suggests diverse underlying causes. Here, we review reciprocal removal studies in nature that experimentally test the role of interactions among species in determining their turnover along environmental gradients. We find consistent evidence for asymmetric exclusion coupled with differences in environmental tolerance causing the segregation of species pairs, where a dominant species excludes a subordinate from benign regions of the gradient but is unable to tolerate challenging regions to which the subordinate species is adapted. Subordinate species were consistently smaller and performed better in regions of the gradient typically occupied by the dominant species compared with their native distribution. These results extend previous ideas contrasting competitive ability with adaptation to abiotic stress to include a broader diversity of species interactions (intraguild predation, reproductive interference) and environmental gradients, including gradients of biotic challenge. Collectively, these findings suggest that adaptation to environmental challenge compromises performance in antagonistic interactions with ecologically similar species. The consistency of this pattern across diverse organisms, environments, and biomes suggests generalizable processes structuring the segregation of ecologically similar species along disparate environmental gradients, a phenomenon that we propose should be named the competitive exclusion-tolerance rule.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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