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Enregistrement W2069954850 · doi:10.1111/j.1420-9101.2005.01000.x

Stable genetic polymorphism in heterogeneous environments: balance between asymmetrical dispersal and selection in the acorn barnacle

2005· article· en· W2069954850 sur OpenAlexaff
David Véliz, Pierre Duchesne, Edwin Bourget, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalBiologyAcornEcologyLarvaBarnacleHabitatSelection (genetic algorithm)Evolutionary biologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elucidating the processes responsible for maintaining polymorphism at ecologically relevant genes is intimately related to understanding the interplay between selection imposed by habitat heterogeneity and a species' capacity for dispersal in the face of environmental constraints. In this paper, we used a model-based approach to solve equilibria of balanced polymorphism, given values of fitness and larval dispersal among different habitats in the acorn barnacle Semibalanus balanoides from the Gulf of St Lawrence. Our results showed that allele frequencies observed at both MPI* and GPI* loci represented stable equilibria, given empirical estimates of fitness values, and that considerably more larvae dispersed from one region (north) to the other (south) than vice versa. Dispersal conditions were predicted to be similar for the maintenance of polymorphism at both loci. Moreover, the values of asymmetrical dispersal required by the model to reach stable equilibria were compatible with empirical estimates of larval dispersal and oceanic circulation documented in this system. Overall, this study illustrated the usefulness of a modified and computable version of Bulmer's model (1972) in order to test hypotheses of balanced polymorphism resulting from interactions between spatial selection and asymmetrical dispersal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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