Adaptation to fragmentation: evolutionary dynamics driven by human influences
Notice bibliographique
Résumé
Fragmentation-the process by which habitats are transformed into smaller patches isolated from each other-has been identified as a major threat for biodiversity. Fragmentation has well-established demographic and population genetic consequences, eroding genetic diversity and hindering gene flow among patches. However, fragmentation should also select on life history, both predictably through increased isolation, demographic stochasticity and edge effects, and more idiosyncratically via altered biotic interactions. While species have adapted to natural fragmentation, adaptation to anthropogenic fragmentation has received little attention. In this review, we address how and whether organisms might adapt to anthropogenic fragmentation. Drawing on selected case studies and evolutionary ecology models, we show that anthropogenic fragmentation can generate selection on traits at both the patch and landscape scale, and affect the adaptive potential of populations. We suggest that dispersal traits are likely to experience especially strong selection, as dispersal both enables migration among patches and increases the risk of landing in the inhospitable matrix surrounding them. We highlight that suites of associated traits are likely to evolve together. Importantly, we show that adaptation will not necessarily rescue populations from the negative effects of fragmentation, and may even exacerbate them, endangering the entire metapopulation.This article is part of the themed issue 'Human influences on evolution, and the ecological and societal consequences'.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».