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Enregistrement W4412494093 · doi:10.1073/pnas.2419275122

Resource-use plasticity governs the causal relationship between traits and community structure in model microbial communities

2025· article· en· W4412494093 sur OpenAlexafffund
Brendon McGuinness, Stephanie C. Weber, Frédéric Guichard

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcologyAbundance (ecology)Relative species abundanceTraitBiologyCompetitor analysisCommunityResource (disambiguation)Community structureEvolutionary biologyEconomicsEcosystemComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resolving the relationship between species' traits and their relative abundance is a central challenge in ecology. Current hypotheses assume relative abundances either result from or are independent of traits. However, despite some success, these hypotheses do not integrate the feedback interactions between traits and abundances to predictions of community structure such as relative abundance distributions and trait-abundance relationships. Here, we study how plasticity in resource-use traits governs the causal relationship between traits and relative abundances. We adopt a consumer-resource model that incorporates resource-use plasticity that operates to optimize organism growth, underpinned by investment constraints in physiological machinery for the acquisition of resources. We first show how plasticity in a single species in a community allows all other nonplastic species to coexist, a case of facilitation emerging from competitive interactions. Here, resource-use optimization by the plastic species results in a trade-off between minimizing its similarity with competitors while maximizing its resource-use efficiency in its environment. We apply this trade-off to predict trait-abundance relationships and reveal, unexpectedly, that initial traits are better predictors of equilibrium abundances than equilibrium traits. We then demonstrate that the rate of plasticity controls the coupling strength between trait and abundance dynamics, predicting species' equilibrium relative abundances. This result highlights the importance of transient dynamics in driving species sorting despite the emergence of "ecological equivalence" at equilibrium. Thus, our study explains the unexpected co-occurrence at equilibrium of emergent neutrality and strong trait-abundance relationships. We propose trait-abundance feedback as an ecoevolutionary mechanism linking community structure and assembly, highlighting trait plasticity's role in driving community dynamics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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