Gene flow and genetic drift in urban environments
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
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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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 découle