Adaptation costs to constant and alternating polluted environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Some populations quickly adapt to strong and novel selection pressures caused by anthropogenic stressors. However, this short‐term evolutionary response to novel and harsh environmental conditions may lead to adaptation costs, and evaluating these costs is important if we want to understand the evolution of resistance to anthropogenic stressors. In this experimental evolution study, we exposed Caenorhabditis elegans populations to uranium (U populations), salt (NaCl populations) and alternating uranium/salt treatments (U/NaCl populations) and to a control environment (C populations), over 22 generations. In parallel, we ran common‐garden and reciprocal‐transplant experiments to assess the adaptive costs for populations that have evolved in the different environmental conditions. Our results showed rapid evolutionary changes in life history characteristics of populations exposed to the different pollution regimes. Furthermore, adaptive costs depended on the type of pollutant: pollution‐adapted populations had lower fitness than C populations, when the populations were returned to their original environment. Fitness in uranium environments was lower for NaCl populations than for U populations. In contrast, fitness in salt environments was similar between U and NaCl populations. Moreover, fitness of U/NaCl populations showed similar or higher fitness in both the uranium and the salt environments compared to populations adapted to constant uranium or salt environments. Our results show that adaptive evolution to a particular stressor can lead to either adaptive costs or benefits once in contact with another stressor. Furthermore, we did not find any evidence that adaptation to alternating stressors was associated with additional adaption costs. This study highlights the need to incorporate adaptive cost assessments when undertaking ecological risk assessments of pollutants.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».