PHENOTYPE-DEPENDENT NATIVE HABITAT PREFERENCE FACILITATES DIVERGENCE BETWEEN PARAPATRIC LAKE AND STREAM STICKLEBACK
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive divergence between adjoining populations reflects a balance between the diversifying effect of divergent selection and the potentially homogenizing effect of gene flow. In most models of migration-selection balance, gene flow is assumed to reflect individuals' inherent capacity to disperse, without regard to the match between individuals' phenotypes and the available habitats. However, habitat preferences can reduce dispersal between contrasting habitats, thereby alleviating migration load and facilitating adaptive divergence. We tested whether habitat preferences contribute to adaptive divergence in a classic example of migration-selection balance: parapatric lake and stream populations of three-spine stickleback (Gasterosteus aculeatus). Using a mark-transplant-recapture experiment on morphologically divergent parapatric populations, we showed that 90% of lake and stream stickleback returned to their native habitat, reducing migration between habitats by 76%. Furthermore, we found that dispersal into a nonnative habitat was phenotype dependent. Stream fish moving into the lake were morphologically more lake-like than those returning to the stream (and the converse for lake fish entering the stream). The strong native habitat preference documented here increases the extent of adaptive divergence between populations two- to fivefold relative to expectations with random movement. These results illustrate the potential importance of adaptive habitat choice in driving parapatric divergence.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».