The Complexity of Urban Eco-evolutionary Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urbanization is changing Earth's ecosystems by altering the interactions and feedbacks between the fundamental ecological and evolutionary processes that maintain life. Humans in cities alter the eco-evolutionary play by simultaneously changing both the actors and the stage on which the eco-evolutionary play takes place. Urbanization modifies land surfaces, microclimates, habitat connectivity, ecological networks, food webs, species diversity, and species composition. These environmental changes can lead to changes in phenotypic, genetic, and cultural makeup of wild populations that have important consequences for ecosystem function and the essential services that nature provides to human society, such as nutrient cycling, pollination, seed dispersal, food production, and water and air purification. Understanding and monitoring urbanization-induced evolutionary changes is important to inform strategies to achieve sustainability. In the present article, we propose that understanding these dynamics requires rigorous characterization of urbanizing regions as rapidly evolving, tightly coupled human–natural systems. We explore how the emergent properties of urbanization affect eco-evolutionary dynamics across space and time. We identify five key urban drivers of change—habitat modification, connectivity, heterogeneity, novel disturbances, and biotic interactions—and highlight the direct consequences of urbanization-driven eco-evolutionary change for nature's contributions to people. Then, we explore five emerging complexities—landscape complexity, urban discontinuities, socio-ecological heterogeneity, cross-scale interactions, legacies and time lags—that need to be tackled in future research. We propose that the evolving metacommunity concept provides a powerful framework to study urban eco-evolutionary dynamics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».