What we still don't know about invasion genetics
Notice bibliographique
Résumé
Publication of The Genetics of Colonizing Species in 1965 launched the field of invasion genetics and highlighted the value of biological invasions as natural ecological and evolutionary experiments. Here, we review the past 50 years of invasion genetics to assess what we have learned and what we still don't know, focusing on the genetic changes associated with invasive lineages and the evolutionary processes driving these changes. We also suggest potential studies to address still-unanswered questions. We now know, for example, that rapid adaptation of invaders is common and generally not limited by genetic variation. On the other hand, and contrary to prevailing opinion 50 years ago, the balance of evidence indicates that population bottlenecks and genetic drift typically have negative effects on invasion success, despite their potential to increase additive genetic variation and the frequency of peak shifts. Numerous unknowns remain, such as the sources of genetic variation, the role of so-called expansion load and the relative importance of propagule pressure vs. genetic diversity for successful establishment. While many such unknowns can be resolved by genomic studies, other questions may require manipulative experiments in model organisms. Such studies complement classical reciprocal transplant and field-based selection experiments, which are needed to link trait variation with components of fitness and population growth rates. We conclude by discussing the potential for studies of invasion genetics to reveal the limits to evolution and to stimulate the development of practical strategies to either minimize or maximize evolutionary responses to environmental change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».