Phenotype–environment mismatch in metapopulations—Implications for the maintenance of maladaptation at the regional scale
Notice bibliographique
Résumé
Maladaptation is widespread in natural populations. However, maladaptation has most often been associated with absolute population decline in local habitats rather than on a spectrum of relative fitness variation that can assist natural populations in their persistence at larger regional scales. We report results from a field experiment that tested for relative maladaptation between-pond habitats with spatial heterogeneity and (a)symmetric selection in pH. In the experiment, we quantified relative maladaptation in a copepod metapopulation as a mismatch between the mean population phenotype and the optimal trait value that would maximize mean population fitness under either stable or fluctuating pH environmental conditions. To complement the field experiment, we constructed a metapopulation model that addressed both relative (distance from the optimum) and absolute (negative population growth) maladaptation, with the aim of forecasting maladaptation to pH at the regional scale in relation to spatial structure (environmental heterogeneity and connectivity) and temporal environmental fluctuations. The results from our experiment indicated that maladaptation to pH at the regional scale depended on the asymmetry of the fitness surface at the local level. The results from our metapopulation model revealed how dispersal and (a)symmetric selection can operate on the fitness surface to maintain maladaptive phenotype-environment mismatch at local and regional scales in a metapopulation. Environmental stochasticity resulted in the maintenance of maladaptation that was robust to dispersal, but also revealed an interaction between the asymmetry in selection and environmental correlation. Our findings emphasize the importance of maladaptation for planning conservation strategies that can support adaptive potential in fragmented and changing landscapes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».