Bet-hedging in parasitoids: when optimization is not the best strategy to cope with climatic extremes
Notice bibliographique
Résumé
Bet-hedging occurs when unreliable environments select for genotypes exhibiting a lower variance in fitness at the cost of a lower mean fitness for each batch of progeny. This means that at the level of the genotype, the production of mostly non-optimal phenotypes may be favored when at least some phenotypes are successful. As extreme unreliable climatic events are increasing because of climate change, it is pertinent to investigate the potential of bet-hedging strategies that allow insects to cope with climate change. Evidence for bet-hedging is scarce in most insects, including parasitoids, but the unique lifestyle and biology of parasitoids leads to the expectation that bet-hedging may occur frequently. Here, we evaluate a range of parasitoid traits for which a bet-hedging strategy could be envisioned even if bet-hedging has not been identified as such yet. Under-identification of bet-hedging in nature could have resulted from a major focus of studies on parasitoid life history evolution and foraging behavior on optimality models, predicting how mean fitness can be maximized. Most environmental factors, however, vary unpredictably. Life history and behavioral adaptations are thus expected to be affected by environmental stochasticity. In this paper, we review different aspects of parasitoid behavior, physiology, and life histories and ask the question whether parasitoid traits could have evolved under selection by environmental stochasticity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».