Phylogenetic signal dynamics during niche filling in food webs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how phylogenetic signal in ecological networks—the tendency for closely related species to resemble one another in ecological roles—emerges and persists remains a central challenge in community ecology. Here, we simulate food web evolution to track how the correspondence between phylogeny and trophic structure changes as communities assemble and niche space fills. By simulating trait evolution coupled with trait-matching for ecological interactions, we quantify how phylogenetic signal in trophic structure changes through time and examine how species’ network positions relate to their phylogenetic distinctiveness and diversification dynamics. We find that the signal declines over time, driven by emergent feedbacks between node extinction, link reorganization, and trait divergence. Species with high phylogenetic distinctiveness tend to be more specialized and occupy peripheral network positions, particularly in late-stage communities. Centrality consistently constrains diversification in intermediate consumers, emerges as a limiting factor for top predators after niche saturation, and shows nonlinear effects in basal species’ diversification. Applying our framework to empirical food webs from the Galápagos Islands, we find partial support for these predictions: phylogenetic signal in foraging and vulnerability roles declines with island age, but shows contrasting trends with island area and elevation. We also detect discrepancies between distance-based and clustering-based measures of phylogenetic signal, highlighting the need for robust methods to compare phylogenetic and network structures. Together, our results reveal how trophic interactions mediate the erosion of phylogenetic structure during community assembly and offer testable predictions for systems at different stages of diversification.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».