NATURAL SELECTION IN POPULATIONS SUBJECT TO A MIGRATION LOAD
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Notice bibliographique
Résumé
Migration tends to oppose the effects of divergent natural selection among populations. Numerous theoretical and empirical studies have demonstrated that this migration-selection balance constrains genetic divergence among populations. In contrast, relatively few studies have examined immigration's effects on fitness and natural selection within recipient populations. By constraining local adaptation, migration can lead to reduced fitness, known as a "migration load," which in turn causes persistent natural selection. We develop a simple two-island model of migration-selection balance that, although very general, also reflects the natural history of Timema cristinae walking-stick insects that inhabit two host plant species that favor different cryptic color patterns. We derive theoretical predictions about how migration rates affect the level of maladaptation within populations (measured as the frequency of less-cryptic color-pattern morphs), which in turn determines the selection differential (the within-generation morph frequency change). Using data on color morph frequencies from 25 natural populations, we confirm previous results showing that maladaptation is higher in populations receiving more immigrants. We then present novel evidence that this increased maladaptation leads to larger selection differentials, consistent with our model. Our results provide comparative evidence that immigration elevates the variance in fitness, which in turn leads to larger selection differentials, consistent with Fisher's Theorem of Natural Selection. However, we also find evidence that recurrent adult migration between parapatric populations may tend to obscure the effects of selection.
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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 découle