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Enregistrement W4396535211 · doi:10.1111/1365-2435.14567

Temperature dependence and genetic variation in resource acquisition strategies in a model freshwater plant

2024· article· en· W4396535211 sur OpenAlexafffund
Graydon J. Gillies, Amy L. Angert, Takuji Usui

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyResource Acquisition Is InitializationCompetition (biology)EcologyTraitResource (disambiguation)PopulationSelection (genetic algorithm)Genetic variationEcological selectionResource allocationDemographyGeneticsGeneEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding how competition varies with environmental stress is critical to anticipating species and community responses to rapid environmental change. While the stress‐gradient hypothesis predicts the strength of competition to decrease with increasing stress, our understanding of how competition varies with stress is limited by a lack of mechanistic understanding of how resource‐use traits underlying competitive dynamics respond to stress. Here, we use duckweeds in the Lemna species complex to measure how phenotypic and genetic variation in R* (a resource acquisition trait representing the minimum resource requirement for positive population growth) varies with high‐temperature stress to better understand how stress alters competitive ability for essential resources. We found that heat stress increased the R* of Lemna plants for nitrogen acquisition. Because lower R* values predict dominance in competitive dynamics where resources are limiting, this indicates that under stressful, high temperatures, plants could experience reduced competitive ability due to the higher resources required to sustain positive population growth rates. We found minimal genetic variation in R* across 11 local genotypes within the Lemna species complex, indicating that selection on resource acquisition strategies for essential resources such as nitrogen may be constrained in nature. The expression of genetic variation in R* for nitrogen was further reduced under heat stress, suggesting that the response to selection for R* could be particularly constrained under high‐temperature stress. Contrary to predictions drawn from the gleaner–opportunist trade‐off, we did not find evidence for a trade‐off in resource acquisition strategies under benign conditions or high‐temperature stress. Plants with lower R* (i.e. higher growth rates under lower nitrogen levels) were not constrained to have lower growth rates under higher nitrogen levels, possibly because the chosen genotypes have not diverged across resource acquisition strategies or because Lemna spp. has escaped this constraint. Importantly, our work indicates that high‐temperature stress could increase sensitivity to competition through an increased requirement for resources while reducing the evolutionary potential for Lemna species to respond to selection for resource traits. This study acts as a key step to understanding the mechanistic traits behind competitive dynamics in resource‐limited and stressful environments. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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