Resistance and resilience of genetic and phenotypic diversity to “black swan” flood events: A retrospective analysis with historical samples of guppies
Notice bibliographique
Résumé
Rare extreme "black swan" disturbances can impact ecosystems in many ways, such as destroying habitats, depleting resources, and causing high mortality. In rivers, for instance, exceptional floods that occur infrequently (e.g., so-called "50-year floods") can strongly impact the abundance of fishes and other aquatic organisms. Beyond such ecological effects, these floods could also impact intraspecific diversity by elevating genetic drift or dispersal and by imposing strong selection, which could then influence the population's ability to recover from disturbance. And yet, natural systems might be resistant (show little change) or resilient (show rapid recovery) even to rare extreme events - perhaps as a result of selection due to past events. We considered these possibilities in two rivers where native guppies experienced two extreme floods - one in 2005 and another in 2016. For each river, we selected four sites and used archived "historical" samples to compare levels of genetic and phenotypic diversity before vs. after floods. Genetic diversity was represented by 33 neutral microsatellite markers, and phenotypic diversity was represented by body length and male melanic (black) colour. We found that genetic diversity and population structure was mostly "resistant" to even these extreme floods; whereas the larger impacts on phenotypic diversity were short-lived, suggesting additional "resilience". We discuss the determinants of these two outcomes for guppies facing floods, and then consider the general implications for the resistance and resilience of intraspecific variation to black swan disturbances.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».