Co‐occurrence in snake and lizard sister species is unrelated to major ecomorphological traits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental factors and interspecific interactions, such as competition and facilitation, can shape species' geographic ranges. Here, we tested the relationship between geographic range overlap of squamate sister species, and their divergence in body size, diel activity, and microhabitat use. Competition theory predicts that sister species with similar traits will overlap less geographically than sister pairs with dissimilar traits. However, similar distributions may present similar selective pressures and favour similar adaptations, such that habitat filtering may result in species with more similar traits in sympatry. Across 1434 sister species contrasts, we found little relationship between range overlap and niche divergence. In some models, the divergence in body size and microhabitat use marginally increased with sympatry, while in other models, sympatric sisters had similar activity times. However, the low R ‐squared values of almost all these models lend only weak support to predictions from competition or habitat filtering theories. Sympatric sister species within the same biome showed more similar activity times than expected, lending some support to habitat filtering. Niche divergence in allopatry or sympatry, as calculated using a multi‐trait dissimilarity index, did not show a phylogenetic signal, and niches of sister species from different squamate clades did not deviate significantly from the null expectation. Overall, niche divergence or convergence, across the axes we explored, is not a prerequisite for regional species co‐occurrence. We suggest here that the lack of consistent support for either limiting similarity or habitat filtering may reflect that both these forces act as transient phenomena. More fine‐grained analyses, in space and time, would be needed to detect their fingerprints. Thus, coexistence in the face of competition can arise due to various evolutionary and biogeographic mechanisms, acting concurrently or asynchronously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».