The multifarious effects of dispersal and gene flow on contemporary adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Summary Dispersal and gene flow can have a variety of interacting effects on evolution. These effects can either promote or constrain adaptive divergence through either genetic or demographic routes. The relative importance of these effects is unknown because few attempts have been made to conceptually integrate and test them. We draw a broad distinction between situationswithvs.withoutstrong coevolutionary dynamics. This distinction is important because the adaptive peak for a given population is more mobile in the former than in the latter. This difference makes ongoing evolutionary potential more important in the presence of strong coevolutionary dynamics than in their absence. We advance a conceptual integration of the various effects of gene flow and dispersal on adaptive divergence. In line with other authors, but not necessarily for the same reasons, we suggest that an intermediate level of gene flow will allow the greatest adaptive divergence. When dispersal is quite low, we predict that an increase will have positive effects on adaptive divergence, owing to genetic/demographic rescue and ‘reinforcement.’ The rescue effect may be more important in small populations and in homogeneous environments. The reinforcement effect may be more common in large populations and in heterogeneous environments. Once a certain level of dispersal is reached, we predict that a further increase may have negative effects on adaptive divergence. These effects may arise if carrying capacity is exceeded or maladaptive genes are introduced. Many additional effects remain to be integrated into this framework, and doing so may yield novel insights into the factors influencing evolution on ecological time‐scales.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».