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Enregistrement W2795486076 · doi:10.1101/259879

Local adaptation primes cold-edge populations for range expansion but not warming-induced range shifts

2018· preprint· en· W2795486076 sur OpenAlexafffundabout
Anna L. Hargreaves, Christopher G. Eckert

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityAlberta Conservation Association
Mots-clésRange (aeronautics)HabitatEcologyLocal adaptationBiologyAdaptation (eye)Climate changeSpecies distributionEnhanced Data Rates for GSM EvolutionElevation (ballistics)PhenologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract According to theory, edge populations may be the best suited to initiate range expansions and climate-driven range shifts if they are locally adapted to extreme edge conditions, or the worst suited to colonize beyond-range habitat if their offspring are genetically and competitively inferior. We tested these contrasting predictions by comparing fitness of low, mid, and high-elevation (edge) populations of the annual Rhinanthus minor , transplanted throughout and above its elevational distribution under natural and experimentally-warmed conditions. Seed from low-quality edge habitat had inferior emergence across sites, but high-elevation seeds were also locally adapted. High-elevation plants initiated flowering earlier than plants from lower populations, required less heat accumulation to mature seed, and so achieved higher lifetime fitness at high elevations. Fitness was strongly reduced above the range, but adaptive phenology enhanced the relative fitness of high-elevation seeds. Experimental warming improved fitness above the range, confirming climate’s importance in limiting R. minor ’s distribution, but eliminated the advantage of local cold-edge populations. These results provide experimental support for recent models in which cold-adapted edge populations do not always facilitate warming-induced range shifts. The highest fitness above the range was achieved by a ‘super edge phenotype’ from a neighboring mountain, suggesting key adaptations exist at the regional scale even if absent from local edge populations. Our results demonstrate that assessing the value of edge populations will not be straightforward, but suggest that a regional approach to their conservation, potentially enhancing gene flow among them, might maximize species’ ability to respond to global change. Significance Individuals from range-edge populations are the most likely to disperse to habitat beyond the species current range, but are they best suited to colonize it? Our multi-year transplant experiment throughout and above the elevational range of an annual herb in the Canadian Rocky Mountains found that adaptive flowering phenology enhanced the fitness of high-edge seeds above the range, outweighing detrimental effects of poor seed quality. However, only one edge population maintained its advantage over central populations under experimental warming. While edge populations were most likely to drive range expansion, adaptation to cold climates may not help them initiate range shifts in response to climate warming, unless superior genotypes spread among isolated edge populations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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