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Enregistrement W2106754079 · doi:10.1111/j.1558-5646.2009.00671.x

ADAPTIVE POPULATION DIVERGENCE IN CRYPTIC COLOR-PATTERN FOLLOWING A REDUCTION IN GENE FLOW

2009· article· en· W2106754079 sur OpenAlexafffund
Patrik Nosil

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWissenschaftskolleg zu Berlin
Mots-clésGene flowBiologyDivergence (linguistics)Evolutionary biologyPopulationLocal adaptationAdaptation (eye)Natural selectionBiological dispersalGenetic divergenceGeneGeneticsGenetic variationGenetic diversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive population divergence is often driven by divergent natural selection, but can be constrained by the homogenizing effect of gene flow between populations. Indeed, a common pattern in nature is an inverse correlation between the degree of adaptive phenotypic divergence between populations and levels of gene flow between populations. However, there is essentially no experimental data on whether this correlation arises because gene flow constrains adaptation or, conversely, because adaptive divergence causes barriers to gene flow (ecological speciation). Here, I report increased adaptive divergence in cryptic color pattern between a pair of Timema insect populations following an experimental reduction in between-population gene flow. The reduction in gene flow arose due to a natural experiment, and thus was not replicated at a second site. However, temporal replication of the trends among six generations of data, coupled with a lack of increased adaptive divergence for two other population pairs where gene flow was not manipulated (i.e., control sites), argues that the results did not arise by chance. Estimates of dispersal ability and population size further support reduced gene flow, rather than increased genetic drift, as the cause of divergence. Thus, the findings provide experimental evidence that gene flow constrains adaptation in nature.

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 enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,419

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations84
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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