The scale of local adaptation in <i>Mimulus guttatus</i>: comparing life history races, ecotypes, and populations
Notice bibliographique
Résumé
Fitness trade-offs between environments are central to the evolution of biodiversity. Although transplant studies often document fitness trade-offs consistent with local adaptation (LA), many have also found an advantage of foreign genotypes (foreign advantage (FA)). Understanding the mechanisms driving the magnitude and distribution of fitness variation requires comparative approaches that test the ecological scales at which these different patterns emerge. We used a common garden transplant experiment to compare the relative fitnesses of native vs foreign genotypes at three nested ecological scales within Mimulus guttatus: annual vs perennial life history races, perennial ecotypes across an elevational range, and populations within perennial elevational ecotypes. We integrated fitness across the life-cycle and decomposed LA vs FA into contributions from different fitness components. We found LA, measured as home-site advantage, between annual and perennial races and a trend towards LA among populations within montane habitats. Conversely, we found strong FA of low-elevation perennials in a montane environment. LA between life history races reflects the fitness advantages of adult survival and vegetative growth in a mesic environment. Within the perennial race, recent climate conditions or nonselective processes, such as dispersal limitation or mutational load, could explain FA of low-elevation perennials in a montane environment.
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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 | 0,000 |
| 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 ».