Adaptive responses to habitat change: Theory and tests with field experiments
Notice bibliographique
Résumé
Habitat loss and change are often implicated as the primary causes of species extinction. Although any population can be instantly imperiled by catastrophe, most habitat loss occurs gradually, thus enabling affected individuals an adaptive advantage to occupy the best of their dwindling opportunities. I demonstrate how to infer the advantage between two habitats for any density and frequency-dependent strategy of habitat selection. I explore the concept of an Adaptive Dispersal Strategy Landscape to reveal the Evolutionarily Stable Strategy separately for ideal-free and ideal preemptive habitat selectors. Both solutions reveal an initially counterintuitive expectation that individuals living at high density gain insufficient adaptive advantage to disperse from a deteriorating habitat. Adaptive dispersal is constrained at high density because habitats of better quality are fully occupied. I test the theory with measures of movement and foraging in crossover experiments on a seminatural population of meadow voles. The experiment allowed the voles to choose among patches and between enclosures in which I differentially manipulated food and shelter. Although photographs from an infrared camera documented voles venturing from one habitat to the other, none became resident. Voles preferentially foraged in the richer of the two enclosures, even when I reversed treatments, and they foraged more in patches protected by mulched straw. The adaptive advantage of dispersal using a surrogate fitness proxy based on the voles' giving-up densities mirrored that generated by theory. The convergence between theory and experiment yields much-needed insight into our ability to test, predict, and hopefully resolve, the ecological, evolutionary, and conservation consequences of habitat loss.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».