Hyper Diversity, Species Richness, and Community Structure in ESS and Non-ESS Communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In mathematical models of eco-evolutionary dynamics with a quantitative trait, two species with different strategies can coexist only if they are separated by a valley or peak of the adaptive landscape. A community is ecologically and evolutionarily stable if each species’ trait sits on global, equal fitness peaks, forming a saturated ESS community. However, the adaptive landscape may allow communities with fewer ( undersaturated ) or more ( hypersaturated ) species than the ESS. Non-ESS communities at ecological equilibrium exhibit invasion windows of strategies that can successfully invade. Hypersaturated communities can arise through mutual invasibility where each non-ESS species’ strategy lies in another’s invasion window. Hypersaturation in ESS communities with more than 1 species remains poorly understood. We use the G -function approach to model niche coevolution and Darwinian dynamics in a Lotka–Volterra competition model. We confirm that up to 2 species can coexist in a hypersaturated community with a single-species ESS if the strategy is scalar-valued, or 3 species if the strategy is bivariate. We conjecture that at most $$n \cdot \left( {s + 1} \right)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>·</mml:mo> <mml:mfenced> <mml:mrow> <mml:mi>s</mml:mi> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> species can form a hypersaturated community, where $$n$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>n</mml:mi> </mml:math> is the number of ESS species at the strategy’s dimension $$s$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>s</mml:mi> </mml:math> . For a scalar-valued 2-species ESS, 4 species coexist by “straddling” the would-be ESS traits. When our model has a 5-species ESS, we can get 7 or 8, but not 9 or 10, species coexisting in the hypersaturated community. In a bivariate model with a single-species ESS, an infinite number of 3-species hypersaturated communities can exist. We offer conjectures and discuss their relevance to ecosystems that may be non-ESS due to invasive species, climate change, and human-altered landscapes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».