Data and Rscripts from: An integrated experimental and mathematical approach to inferring the role of food exploitation and interference interactions in shaping life history
Notice bibliographique
Résumé
Intraspecific interactions can occur through many ways but the mechanisms can be broadly categorized as food exploitation and interference interactions. Identifying how intraspecific interactions impact life history is crucial to accurately predict how population density and structure influence dynamics. However, disentangling the effects of interference interactions from exploitation using experiments, is challenging for most biological systems. Here we propose an approach that combines experiments with modeling to infer the pathways of intraspecific interactions in a system. First, a consumer-resource model is built without intraspecific interactions. Then, the model is parameterized by fitting it to life-history data from a first experiment in which food abundance was varied. Next, hypothesized scenarios of intraspecific interactions are incorporated into the model which is then used to predict life histories with increasing competitor density. Lastly, model predictions are compared against data from a second experiment which raised groups of competitors of different densities. This comparison allows us to infer the role of interference and exploitation in shaping life history. We demonstrated the approach using the smaller tea tortrix Adoxophyes honmai across a range of temperature. We investigated five scenarios of interactions that included exploitation and three pathways for interference through some effects either on energetics to represent changes in ingestion or activity, or on mortality to model deadly interactions, or on mortality and ingestion to model cannibalism. Overall, intraspecific interactions in tea tortrix are best explained by a high level of deadly interactions along with some level of interference that acts on energy such as escaping and blocking access to food. Deadly interactions increase with temperature while interference that acts on energy is strongest close to the optimal temperature for reproduction. Interestingly, exploitation is more important than interference at low competitor density. The combination of mathematical modeling and experimentation allowed us to mechanistically characterize the intraspecific interactions in tea tortrix in a way that is readily incorporated into population-level mathematical models. The primary value of this approach, however, is that it can be applied to a much wider range of taxa than is possible with pure experimental approaches.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,020 |
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 ».