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Enregistrement W1825890551 · doi:10.1111/j.1752-4571.2011.00211.x

Anthropogenically induced adaptation to invade (AIAI): contemporary adaptation to human‐altered habitats within the native range can promote invasions

2011· article· en· W1825890551 sur OpenAlexaff
Benoît Facon, Virginie Ravigné, Julie Turgeon, Carol E. Lee, Olivier Rey, Arnaud Estoup

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyAgropolis FondationInstitut National de la Recherche AgronomiqueNational Science Foundation
Mots-clésBiologyAdaptation (eye)Local adaptationHabitatEcologyRange (aeronautics)Introduced speciesPropagule pressureInvasive speciesPropaguleBiological dispersalPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive evolution is currently accepted as playing a significant role in biological invasions. Adaptations relevant to invasions are typically thought to occur either recently within the introduced range, as an evolutionary response to novel selection regimes, or within the native range, because of long-term adaptation to the local environment. We propose that recent adaptation within the native range, in particular adaptations to human-altered habitat, could also contribute to the evolution of invasive populations. Populations adapted to human-altered habitats in the native range are likely to increase in abundance within areas frequented by humans and associated with human transport mechanisms, thus enhancing the likelihood of transport to a novel range. Given that habitats are altered by humans in similar ways worldwide, as evidenced by global environmental homogenization, propagules from populations adapted to human-altered habitats in the native range should perform well within similarly human-altered habitats in the novel range. We label this scenario 'Anthropogenically Induced Adaptation to Invade'. We illustrate how it differs from other evolutionary processes that may occur during invasions, and how it can help explain accelerating rates of invasions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,140 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations277
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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