Structure of local adaptation across the landscape: flowering time and fitness in Mexican maize (Zea mays L. subsp. mays) landraces
Notice bibliographique
Résumé
In crop centers of origin and diversity, often biotic and abiotic conditions vary across the landscape creating the possibility for local adaptation of crops, whereby local landraces perform better than non-local ones under local conditions. By studying patterns of local adaptation we can better understand the degree of adaptation of landraces, phenotypic mechanisms driving that adaptation, and the plastic responses of adapted populations to environmental change. Studying these basic processes in crop centers of origin and diversity improves basic understanding of adaptive evolution and provides insight for existing farming systems encountering climate change. Using maize landraces collected and reciprocally transplanted in the field in two years along an elevational gradient in Chiapas, Mexico, we aimed to understand their degree of local adaptation, the distribution of adaptive diversity within elevations, and how landraces compared to improved varieties in their responses to environmental variation. We found some patterns consistent with local adaptation among the landraces, although the degree of adaptation differed across measures of fitness components and years. Flowering time variables showed more variability within elevations than total fitness estimates or fitness components did. Improved varieties, like low elevation landraces, were not well-adapted to conditions at higher elevations, although they did possess some beneficial traits. These data reaffirmed experimentally the local adaptation of landraces and their difficulty in reproducing under novel conditions, and indicated the importance of landraces for high productivity (especially in middle and high elevation systems).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».