Possible human impacts on adaptive radiation: beak size bimodality in Darwin's finches
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive radiation is facilitated by a rugged adaptive landscape, where fitness peaks correspond to trait values that enhance the use of distinct resources. Different species are thought to occupy the different peaks, with hybrids falling into low-fitness valleys between them. We hypothesize that human activities can smooth adaptive landscapes, increase hybrid fitness and hamper evolutionary diversification. We investigated this possibility by analysing beak size data for 1755 Geospiza fortis measured between 1964 and 2005 on the island of Santa Cruz, Galápagos. Some populations of this species can display a resource-based bimodality in beak size, which mirrors the greater beak size differences among species. We first show that an historically bimodal population at one site, Academy Bay, has lost this property in concert with a marked increase in local human population density. We next show that a nearby site with lower human impacts, El Garrapatero, currently manifests strong bimodality. This comparison suggests that bimodality can persist when human densities are low (Academy Bay in the past, El Garrapatero in the present), but not when they are high (Academy Bay in the present). Human activities may negatively impact diversification in 'young' adaptive radiations, perhaps by altering adaptive landscapes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».