Gene flow and genetic drift in urban environments
Notice bibliographique
Résumé
Evidence is growing that human modification of landscapes has dramatically altered evolutionary processes. In urban population genetic studies, urbanization is typically predicted to act as a barrier that isolates populations of species, leading to increased genetic drift within populations and reduced gene flow between populations. However, urbanization may also facilitate dispersal among populations, leading to higher genetic diversity within, and lower differentiation between, urban populations. We reviewed the literature on nonadaptive urban evolution to evaluate the support for each of these urban fragmentation and facilitation models. In a review of the literature with supporting quantitative analyses of 167 published urban population genetics studies, we found a weak signature of reduced within-population genetic diversity and no evidence of consistently increased between-population genetic differentiation associated with urbanization. In addition, we found that urban landscape features act as barriers or conduits to gene flow, depending on the species and city in question. Thus, we speculate that dispersal ability of species and environmental heterogeneity between cities contributes to the variation exhibited in our results. However, >90% of published studies reviewed here showed an association of urbanization with genetic drift or gene flow, highlighting the strong impact of urbanization on nonadaptive evolution. It is clear that species biology and city heterogeneity obscure patterns of genetic drift and gene flow in a quantitative analysis. Thus, we suggest that future research makes comparisons of multiple cities and nonurban habitats, and takes into consideration species' natural history, environmental variation, spatial modelling and marker selection.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».