To disperse or compete? Coevolution of traits leads to a limited number of reproductive strategies
Notice bibliographique
Résumé
Reproductive strategies are defined by a combination of behavioural, morphological, and life‐history traits. Reproductive investment and offspring propagule size are two key traits defining reproductive strategies. While a substantial amount of work has been devoted to understanding the independent fitness effects of each of these traits, it remains unclear how coevolution between them ultimately affects the evolution of reproductive strategies, and how this might influence the relationship between dispersal and environmental factors. In this study we explore how the evolution of reproductive strategies defined by these two coevolving traits is influenced by resource availability and spatial structuring of the environment using a simulation model. We find three possible equilibrium strategies across all scenarios: a competitor strategy with high reproductive investment (producing large propagules which disperse short distances), and two coloniser strategies differing in reproductive investment (both producing small propagules which disperse long distances). The possible equilibrium strategies for each scenario depended on starting conditions, spatial structure and resource availability. Evolutionary transitions between these equilibrium strategies were more likely in heterogeneous than homogeneous landscapes and at higher resource levels. Transition from coloniser strategy to competitor strategy was usually a two‐step process, with changes in propagule size following initial evolution in investment. This highlights how the interaction between the two trait axes affects the evolution of reproductive strategies, particularly where fitness valleys preclude the simultaneous evolution of traits. Our results highlight the need to incorporate trait coevolution into evolutionary models to help develop a more integrative understanding of the structure of natural populations and how the interaction between traits constrains or hinders evolutionary processes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».