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Enregistrement W4385476588 · doi:10.1111/1365-2656.13964

Evolution of ontogenetic niches promotes species coexistence in a surprising way

2023· letter· en· W4385476588 sur OpenAlexafffund
Matthew A. Barbour

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésNicheBiologyEcological nicheOntogenyEcologyNiche segregationCompetition (biology)Trophic levelNiche constructionKillifishPopulationEvolutionary biologyHabitatFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals usually change their trophic niche during their ontogeny, which has fundamental consequences for their population dynamics and interactions with other species. Theory predicts that ontogenetic niche differences between species can influence their ability to coexist. However, we lack empirical evidence for this coexistence mechanism and the role of evolution in shaping species' ontogenetic niches. Here, Anaya-Rojas et al. (2023) show that contemporary evolution of ontogenetic niches likely contributes to the coexistence of two competing fish species (killifish and guppies) in streams on the Caribbean Island of Trinidad. As predicted by coexistence theory, they found that the weaker competitor (killifish) exhibited a relatively large ontogenetic niche shift, feeding at higher trophic levels as it grew, in streams where competition with the stronger competitor (guppies) was intense. Intuition suggests that the weaker competitor should experience strong selection on its ontogenetic niche in a different competitive environment, but this was not the case. Instead, they found that the stronger competitor evolved a more compressed ontogenetic niche, where guppies fed at a low trophic level regardless of their body size, when competition was intense. Although the mechanism underlying this surprising result remains to be determined, this work points to the importance of taking a food web perspective-explicitly accounting for consumer-resource interactions-to understand the outcome of eco-evolutionary dynamics. Given that ontogenetic niche shifts are extremely common in animals, understanding the evolutionary ecology of these niche shifts should be a priority for future research on species coexistence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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