Consequences of sexual selection for fisheries‐induced evolution: an exploratory analysis
Notice bibliographique
Résumé
Reproductive behaviour and mating system complexity may influence fisheries-induced evolution. Mate choice and intrasexual competition might favour late-, large-maturing genotypes in contrast to the selection imposed by many fisheries. Here, we simulate changes to the mean and variance in body size of Atlantic cod (Gadus morhua) concomitant with increased fishing intensity. Comparing selection differentials (S) for length under the assumptions that size does and does not affect reproductive success, we find that the strength of selection for smaller body size associated with increased fishing pressure depends on: (i) the initial variance in body size; (ii) changes to the variance in size with increasing fishing intensity; and (iii) the influence of size on reproductive success. If the initial variability in length is sufficiently high and its coefficient of variation (CV) increases with fishing intensity, the predicted evolutionary shift towards smaller size generated by fishing is less than that expected under the assumption that reproductive success is independent of size. However, if size influences reproduction and if the CV in body size declines as fishing pressure increases, a trend that may be characteristic of many intensively exploited populations, the strength of selection for smaller size is predicted to be comparatively rapid. We conclude that fisheries-induced evolution can be influenced by changes to the mean and variance of traits under sexual selection, and that the benefits of maintaining broad phenotypic variability in traits such as body size may be greater than previously thought.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».