ADAPTIVE POPULATION DIVERGENCE IN CRYPTIC COLOR-PATTERN FOLLOWING A REDUCTION IN GENE FLOW
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».