Evolutionary Rescue in Structured Populations
Notice bibliographique
Résumé
Environmental change, if severe, can drive a population extinct unless the population succeeds in adapting to the new conditions. How likely is a population to win the race between population decline and adaptive evolution? Assuming that environmental degradation progresses across a habitat, we analyze the impact of several ecological factors on the probability of evolutionary rescue. Specifically, we study the influence of population structure and density-dependent competition as well as the speed and severity of environmental change. We also determine the relative contribution of standing genetic variation and new mutations to evolutionary rescue. To describe population structure, we use a generalized island model, where islands are affected by environmental deterioration one after the other. Our analysis is based on the mathematical theory of time-inhomogeneous branching processes and complemented by computer simulations. We find that in the interplay of various, partially antagonistic effects, the probability of evolutionary rescue can show nontrivial and unexpected dependence on ecological characteristics. In particular, we generally observe a nonmonotonic dependence on the migration rate between islands. Counterintuitively, under some circumstances, evolutionary rescue can occur more readily in the face of harsher environmental shifts, because of the reduced competition experienced by mutant individuals. Similarly, rescue sometimes occurs more readily when the entire habitat degrades rapidly, rather than progressively over time, particularly when migration is high and competition strong.
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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 ».