Adaptive habitat selection by a single celled alga?
Notice bibliographique
Résumé
Faculty and students in the Department of Biology are bound together by a common interest in explaining the diversity of life, the fit between form and function, and the distribution and abundance of organisms. The research reported here shows how habitat selection and adaptive movement influence population dynamics. I first demonstrate by theory why habitat selection should vary with density. I then describe experiments in which I measured per capita population growth rates of the single-celled alga, Chlamydomonas reinhardtii, in separate shaded and unshaded (light) habitats across a range of densities, and used them to predict the number of cells that one should observe in adjacent habitats. Fitness was higher in the light habitat than in the shade. Using these observations, theory predicts that all individuals should occupy the light habitat at low density, but as density increases individuals should increasingly occupy the shade. More generally, individual cells should move to habitats of higher mean fitness (adaptive movement). My experiments on Chlamydomonas demonstrated a rather novel form of adaptive movement that only partially confirmed the predictions. The fitness of cells released in the light habitat in rich environments was not different from that in shade because density was higher in light. Cells released in shade, and those released in poor environments, moved such that there were no differences in density between habitats, even though fitness was usually higher in light. Adaptive movement thus depends not only on the quality of the occupied habitat, but also on mean environmental quality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».