Geographic variation in evolutionary rescue in a predator-prey system under climate change: an example with aphids and ladybird beetles
Notice bibliographique
Résumé
Under climate change, species can adapt to changing environments through phenotypic plasticity and natural selection, and this kind of evolutionary adaptation can vary geographically. Most species distribution models (SDMs) are built upon the “Niche conservatism” assumption. They often ignore the possibility of “evolutionary rescue” and underestimate species’ future range limits under climate change. Here, we select aphids and ladybirds as model species and develop an eco-evolutionary model to explore evolutionary rescue in a predator-prey system under climate change. We model the adaptive change of species thermal performance, accounting for biotic interactions of unique life-history trait. Our results show that there is geographic variation in evolutionary rescue for ladybirds (the predator) across different locations in the United States, with ladybirds being more likely to be rescued from extinction in southeastern locations. The possibility of rescue is primarily influenced by the change in seasonality. Our findings also indicate the additive genetic variance of predators has a stronger influence on the phenotype evolution and population dynamics of both prey and predators, compared to the additive genetic variance of the prey. Our research emphasizes the importance of incorporating evolutionary adaptation when predicting species range shift under climate change. The eco-evolutionary model framework can be applied to study the effect of evolution on interacting species’ population abundance and geographic distribution under climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».