Interspecific competition reduces seed dispersal in an annual plant and slows simulated range expansions
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the factors influencing how fast populations can spread across the landscape will be crucial as species ranges shift due to climate change. While the role of abiotic factors in determining expansion speed has been well studied in theory and empirical research, how competition impacts speed has received far less attention. Here, we investigated how seed dispersal distances change in response to competition and how these changes to distributions of dispersed seeds impact expansion speed. We dispersed four genotypes of the annual plant Arabidopsis thaliana with variation in life history traits into greenhouse mesocosms of either empty habitat or habitat containing the annual grass competitor, Lolium multiflorum. We found that competition decreased both mean and maximum dispersal distance. We then built a simulation model of range expansion with experimental data from this and a prior experiment to explore whether competition slows species expansions primarily through decreasing dispersal or fecundity. We found that competition primarily slows expansion speed through decreases in dispersal, but that when competition impacts both dispersal and fecundity, expansions slow more than with dispersal alone. The genotype with traits associated with longer distance dispersal was the most affected by competition in both experimental dispersal and simulations. This research suggests that not only does competition slow range expansions through decreases in both fecundity and dispersal, but that there may be consequences for evolutionary processes at the leading edge.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».