Isolation by phenology synergizes isolation by distance across a continuous landscape
Notice bibliographique
Résumé
Pollen is generally dispersed over short distances, which promotes population genetic structure across continuous two-dimensional space. Quantitative genetic variance in flowering time structures mating pools in the temporal dimension, at least with respect to the phenology loci. We asked if these two phenomena, isolation by distance (IBD) and isolation by phenology (IBP), synergistically promote genetic structure. We constructed an individual-based model that tracked genotype frequencies at flowering time and neutral loci across a uniform landscape, over multiple generations, under four mating schemes: panmixia, IBD only, IBP only, and IBP × IBD. IBD × IBP divided the population into spatial clusters of early-, mid-, and late-flowering genotypes and strongly increased its quantitative genetic variance. Flowering time did not cluster under IBP, but its genetic variance increased moderately. IBD induced mild spatial structure in a nonassortative reference trait but did not change its variance. Importantly, the spatial correlation of genotypes at neutral loci was twice as strong under IBD × IBP compared with IBD alone. IBD × IBP also drew neutral loci into gametic disequilibrium with flowering time loci, structuring them temporally. Temporal and spatial mating pool structure promotes local differentiation. This trend would facilitate adaptation on small spatial scales.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».