Does plasticity enhance or dampen phenotypic parallelism? A test with three lake–stream stickleback pairs
Notice bibliographique
Résumé
Parallel (and convergent) phenotypic variation is most often studied in the wild, where it is difficult to disentangle genetic vs. environmentally induced effects. As a result, the potential contributions of phenotypic plasticity to parallelism (and nonparallelism) are rarely evaluated in a formal sense. Phenotypic parallelism could be enhanced by plasticity that causes stronger parallelism across populations in the wild than would be expected from genetic differences alone. Phenotypic parallelism could be dampened if site-specific plasticity induced differences between otherwise genetically parallel populations. We used a common-garden study of three independent lake-stream stickleback population pairs to evaluate the extent to which adaptive divergence has a genetic or plastic basis, and to investigate the enhancing vs. dampening effects of plasticity on phenotypic parallelism. We found that lake-stream differences in most traits had a genetic basis, but that several traits also showed contributions from plasticity. Moreover, plasticity was much more prevalent in one watershed than in the other two. In most cases, plasticity enhanced phenotypic parallelism, whereas in a few cases, plasticity had a dampening effect. Genetic and plastic contributions to divergence seem to play a complimentary, likely adaptive, role in phenotypic parallelism of lake-stream stickleback. These findings highlight the value of formally comparing wild-caught and laboratory-reared individuals in the study of phenotypic parallelism.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».