Eco-evolutionary dynamics, density-dependent dispersal and collective behaviour: implications for salmon metapopulation robustness
Notice bibliographique
Résumé
The spatial dispersal of individuals plays an important role in the dynamics of populations, and is central to metapopulation theory. Dispersal provides connections within metapopulations, promoting demographic and evolutionary rescue, but may also introduce maladapted individuals, potentially lowering the fitness of recipient populations through introgression of heritable traits. To explore this dual nature of dispersal, we modify a well-established eco-evolutionary model of two locally adapted populations and their associated mean trait values, to examine recruiting salmon populations that are connected by density-dependent dispersal, consistent with collective migratory behaviour that promotes navigation. When the strength of collective behaviour is weak such that straying is effectively constant, we show that a low level of straying is associated with the highest gains in metapopulation robustness and that high straying serves to erode robustness. Moreover, we find that as the strength of collective behaviour increases, metapopulation robustness is enhanced, but this relationship depends on the rate at which individuals stray. Specifically, strong collective behaviour increases the presence of hidden low-density basins of attraction, which may serve to trap disturbed populations, and this is exacerbated by increased habitat heterogeneity. Taken as a whole, our findings suggest that density-dependent straying and collective migratory behaviour may help metapopulations, such as in salmon, thrive in dynamic landscapes. Given the pervasive eco-evolutionary impacts of dispersal on metapopulations, these findings have important ramifications for the conservation of salmon metapopulations facing both natural and anthropogenic contemporary disturbances.This article is part of the theme issue 'Collective movement ecology'.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».