Notice bibliographique
Résumé
Population genetic models predict that alleles with small selection coefficients may be swamped by migration and will not contribute to local adaptation. But if most alleles contributing to standing variation are of small effect, how does local adaptation proceed? Here I review predictions of population and quantitative genetic models and use individual-based simulations to illustrate how the architecture of local adaptation depends on the genetic redundancy of the trait, the maintenance of standing genetic variation (V(G)), and the susceptibility of alleles to swamping. Even when population genetic models predict swamping for individual alleles, considerable local adaptation can evolve at the phenotypic level if there is sufficient V(G). However, in such cases the underlying architecture of divergence is transient: F(ST) is low across all loci, and no locus makes an important contribution for very long. Because this kind of local adaptation is mainly due to transient frequency changes and allelic covariances, these architectures will be difficult--if not impossible--to detect using current approaches to studying the genomic basis of adaptation. Even when alleles are large and resistant to swamping, architectures can be highly transient if genetic redundancy and mutation rates are high. These results suggest that drift can play a critical role in shaping the architecture of local adaptation, both through eroding V(G) and affecting the rate of turnover of polymorphisms with redundant phenotypic effects.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».