Genetic variability in reaction norms in fishes
Notice bibliographique
Résumé
The ability of populations to adapt to environmental change and the spatial scale at which this adaptation occurs are fundamentally important issues in evolutionary biology, and ones that may benefit greatly from the study of genetic variability in reaction norms, which represent the plasticity of phenotypic traits across an environmental gradient. Therefore variable reaction norms can reflect genetic differences in the ability of individuals, families, populations, and species to respond to natural and anthropogenic environmental change. Fishes are ideal organisms in which to study plasticity because of their remarkable intraspecific morphological, physiological, behavioural, and life history variation. Here, we review studies demonstrating genetic variability in reaction norms in fishes. Genetic variability in plasticity among full- and half-sib families suggests potential for some populations to develop an adaptive norm of reaction (recalling that plasticity need not be adaptive). Reaction norm variability among populations suggests that adaptive genetic divergence can occur rapidly when selection pressures are strong and that the spatial scale of adaptation is much smaller than previously believed for some species with high dispersal capabilities. These studies demonstrate the potential of using reaction norms to study the evolution of novel phenotypes and the influence of temporal environmental variability and gene flow on the evolution of phenotypic plasticity, which can then be used to predict how populations will respond to directional environmental change. To promote future research into genetic variability in reaction norms, we propose questions that would benefit from such an approach and discuss some important considerations for designing experiments to investigate questions related to genetic variation in plasticity and phenotypic evolution.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».