Adaptation and exogenous selection in a<i><scp>P</scp>icea glauca</i>×<i><scp>P</scp>icea engelmannii</i>hybrid zone: implications for forest management under climate change
Notice bibliographique
Résumé
The nature of selection responsible for the maintenance of the economically and ecologically important Picea glauca × Picea engelmannii hybrid zone was investigated. Genomic, phenotypic and climatic data were used to test assumptions of hybrid zone maintenance and to model future scenarios under climate change. Genome-wide estimates of admixture based on a panel of 86 candidate gene single nucleotide polymorphisms were combined with long-term quantitative data on growth and survival (over 20 yr), as well as one-time assessments of bud burst and bud set phenology, and cold hardiness traits. A total of 15,498 individuals were phenotyped for growth and survival. Our results suggest that the P. glauca × P. engelmannii hybrid zone is maintained by local adaptation to growing season length and snowpack (exogenous selection). Hybrids appeared to be fitter than pure species in intermediate environments, which fits expectations of the bounded hybrid superiority model of hybrid zone maintenance. Adaptive introgression from parental species has probably contributed to increased hybrid fitness in intermediate habitats. While P. engelmannii ancestry is higher than P. glauca ancestry in hybrid populations, on average, selective breeding in managed hybrid populations is shifting genomic composition towards P. glauca, potentially pre-adapting managed populations to warmer climates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».