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Enregistrement W2757268431 · doi:10.1101/192807

Eco-evolutionary dynamics and collective dispersal: implications for salmon metapopulation robustness

2017· preprint· en· W2757268431 sur OpenAlexafffund
Justin D. Yeakel, Jean P. Gibert, Peter A. H. Westley, Jonathan W. Moore

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesLiber Ero FoundationSimon Fraser UniversitySanta Fe InstituteJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésMetapopulationBiological dispersalRobustness (evolution)EcologyBiologyPopulationHabitatEvolutionary dynamicsEvolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatial dispersal of individuals is known to play an important role in the dynamics of populations, and is central to metapopulation theory. At the same time, local adaptation to environmental conditions creates a geographic mosaic of evolutionary forces, where the combined drivers of selection and gene flow interact. Although the dispersal of individuals from donor to recipient populations provides connections within the metapopulation, promoting demographic and evolutionary rescue, it may also introduce maladapted individuals into habitats host to different environmental conditions, potentially lowering the fitness of the recipient population. Thus, dispersal plays a dual role in both promoting and inhibiting local adaptation. Here we explore a model of the eco-evolutionary dynamics between two populations connected by dispersal, where the productivity of each is defined by a trait complex that is subject to local selection. Although general in nature, our model is inspired by salmon metapopulations, where dispersal between populations is defined in terms of the straying rate, which has been shown to be density-dependent, and recently proposed to be shaped by social interactions consistent with collective movement. The results of our model reveal that increased straying between evolving populations leads to alternative stable states, which has large and nonlinear effects on two measures of metapopulation robustness: the portfolio effect and the time to recovery following an induced disturbance. We show that intermediate levels of straying result in large gains in robustness, and that increased habitat heterogeneity promotes robustness when straying rates are low, and erodes robustness when straying rates are high. Finally, we show that density-dependent straying promotes robustness, particularly when the aggregate biomass is low and straying is correspondingly high, which has important ramifications for the conservation of salmon metapopulations facing both natural and anthropogenic disturbances. Media Summary Many migratory species, such as salmon, are remarkable in finding their way home. This homing has allowed fine-scale adaptations to the environments in which they evolve. But some individuals do not find their way home and instead stray to other locations, especially when there are fewer individuals to help with collective decision-making. With an eco-evolutionary model, we discovered that an intermediate and density-dependent straying rate allows linked populations to be robust to disturbance but maintain local adaptations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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