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Enregistrement W2167912285 · doi:10.1111/j.1365-2435.2006.01228.x

The multifarious effects of dispersal and gene flow on contemporary adaptation

2006· article· en· W2167912285 sur OpenAlexafffund
Dany Garant, Samantha E. Forde, Andrew P. Hendry

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBiological dispersalBiologyDivergence (linguistics)Adaptation (eye)Evolutionary biologyGene flowLocal adaptationPopulationEcologyGenetic divergenceGenetic variationGeneGeneticsGenetic diversityDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations616
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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