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Enregistrement W2134885191 · doi:10.1098/rspb.2012.2327

Fine-scale local adaptation in an invasive freshwater fish has evolved in contemporary time

2012· article· en· W2134885191 sur OpenAlexaff
Peter A. H. Westley, Eric J. Ward, Ian Fleming

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocal adaptationAdaptation (eye)Divergence (linguistics)EcologyHabitatOccupancyBiologySelection (genetic algorithm)JuvenilePopulationGeographyDemographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive evolutionary change in only a few generations can increase the ability of non-native invasive species to spread, and yet adaptive divergence is rarely assessed in recently established populations. In this study, we experimentally test for evidence of fine-scale local adaptation in juvenile survival and growth among three populations of an invasive freshwater fish with reciprocal transplants and common-garden experiments. Despite intrinsic differences in habitat quality, in two of three populations we detected evidence of increased survival in 'home' versus 'away' environments with a Bayesian occupancy model fitted to mark-recapture data. We found support for the 'local' versus 'foreign' criterion of local adaptation as 14 of 15 pairwise comparisons of performance were consistent with local adaptation (p < 0.001). Patterns in growth were less clear, though we detected evidence of location- and population-level effects. Although the agents of divergent ecological selection are not known in this system, our results combine to indicate that adaptive divergence--reflected by higher relative survival of local individuals--can occur in a small number of generations and only a few kilometres apart on the landscape.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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