Water deficit changes patterns of selection on floral signals and nectar rewards in the common morning glory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding whether and how resource limitation alters phenotypic selection on floral traits is key to predict the evolution of plant–pollinator interactions under climate change. Two important resources predicted to decline with our changing climate are pollinators and water in the form of increased droughts. Most work, however, has studied these selective agents separately and in the case of water deficit, studies are rare. Here, we use the common morning glory (Ipomoea purpurea) to investigate the effects of experimental reduction in pollinator access and water availability on floral signals and nectar rewards and their effects on phenotypic selection on these traits. We conducted a manipulative experiment in a common garden, where we grew plants in three treatments: (1) pollinator restriction, (2) water reduction and (3) unmanipulated control. Plants in pollinator restriction and control treatments were well-watered compared to water deficit. We found that in contrast to pollinator restriction, water deficit had strong effects altering floral signals and nectar rewards but also differed in the direction and strength of selection on these traits compared to control plants. Water deficit increased the opportunity for selection, and selection in this treatment favoured lower nectar volumes and larger floral sizes, which might further alter pollinator visitation. In addition, well-watered plants, both in control and pollinator deficit, showed similar patterns of selection to increase nectar volume suggesting non-pollinator-mediated selection on nectar. Our study shows that floral traits may evolve in response to reduction in water access faster than to declines in pollinators and reinforces that abiotic factors can be important agents of selection for floral traits. Although only few experimental selection studies have manipulated access to biotic and abiotic resources, our results suggest that this approach is key for understanding how pollination systems may evolve 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».