Variation in the strength of inbreeding depression across environments: Effects of stress and density dependence
Notice bibliographique
Résumé
In what types of environments should we expect to find strong inbreeding depression? Previous studies indicate that inbreeding depression, δ, is positively correlated with the stressfulness of the environment in which it is measured. However, it remains unclear why stress, per se, should increase δ. To our knowledge, only "competitive stress" has a logical connection to δ. Through competition for resources, better quality (outbred) individuals make the environment worse for lower quality (inbred) individuals, accentuating the differences between them. For this reason, we expect inbreeding depression to be stronger in environments where the fitness of individuals is more sensitive to the presence of conspecifics (i.e., where fitness is more density dependent). Indeed, some studies suggest a role for competition within environments, but this idea has not been tested in the context of understanding variation in δ across environments. Using Drosophila melanogaster, we estimated δ for viability in 22 different environments. These environments were simultaneously characterized for (1) stressfulness and (2) density dependence. Although stress and density dependence are moderately correlated with each other, inbreeding depression is much more strongly correlated with density dependence. These results suggest that mean selection across the genome is stronger in environments where competition is intense, rather than in environments that are stressful for other reasons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».