A roadmap for urban evolutionary ecology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Urban ecosystems are rapidly expanding throughout the world, but how urban growth affects the evolutionary ecology of species living in urban areas remains largely unknown. Urban ecology has advanced our understanding of how the development of cities and towns change environmental conditions and alter ecological processes and patterns. However, despite decades of research in urban ecology, the extent to which urbanization influences evolutionary and eco-evolutionary change has received little attention. The nascent field of urban evolutionary ecology seeks to understand how urbanization affects the evolution of populations, and how those evolutionary changes in turn influence the ecological dynamics of populations, communities, and ecosystems. Following a brief history of this emerging field, this Perspective article provides a research agenda and roadmap for future research aimed at advancing our understanding of the interplay between ecology and evolution of urban-dwelling organisms. We identify six key questions that, if addressed, would significantly increase our understanding of how urbanization influences evolutionary processes. These questions consider how urbanization affects nonadaptive evolution, natural selection, and convergent evolution, in addition to the role of urban environmental heterogeneity on species evolution, and the roles of phenotypic plasticity versus adaptation on species' abundance in cities. Our final question examines the impact of urbanization on evolutionary diversification. For each of these six questions, we suggest avenues for future research that will help advance the field of urban evolutionary ecology. Lastly, we highlight the importance of integrating urban evolutionary ecology into urban planning, conservation practice, pest management, and public engagement.
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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 | 0,000 |
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 découle