Natural and human‐induced environmental changes and their effects on adaptive potential of wild animal populations
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge of evolutionary ecology over the next decades is to understand and predict the consequences of the current rapid and important environmental changes on wild populations. Extinction risk of species is linked to populations' evolutionary potential and to their ability to express adaptive phenotypic plasticity. There is thus a vital need to quantify how selective pressures, quantitative genetics parameters, and phenotypic plasticity, for multiple traits in wild animal populations, may vary with changes in the environment. Here I review our previous research that integrated ecological and evolutionary theories with molecular ecology, quantitative genetics, and long-term monitoring of individually marked wild animals. Our results showed that assessing evolutionary and plastic changes over time and space, using multi-trait approaches, under a realistic range of environmental conditions are crucial steps toward improving our understanding of the evolution and adaptation of natural populations. Our current and future work focusses on assessing the limits of adaptive potential by determining the factors constraining the evolvability of plasticity, those generating covariation among genetic variance and selection, as well as indirect genetic effects, which can affect population's capacity to adjust to environmental changes. In doing so, we aim to provide an improved assessment of the spatial and temporal scale of evolutionary processes in wild animal populations.
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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 ».