Scaling up: understanding movement from individual differences to population-level dispersal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dispersal is fundamental to life on our planet. Dispersal facilitates colonization of continents and islands. Dispersal mediates gene flow among populations, and influences the rate of spread of invasive species. Theory suggests that individuals consistently differ in dispersal propensity, however determining the relative contributions of environmental factors to individual and population-level dispersal, represent a major challenge to understand the spread of organisms. To address this, we conducted a field experiment using Drosophila melanogaster. As proxies for individuals with different dispersal propensities, we used wildtype strains of flies with natural variants of the foraging gene, known to influence dispersal in laboratory and field experiments. These included flies with for s alleles known to be less dispersive, flies with the for R alleles which are more dispersive flies as well as an outbred population established from field collected flies. We released approximately 6000 flies of each strain in an experimental arena (100 m × 100 m) in the field and our recaptures were used to determine dispersal of flies over time. To estimate environmental effects on dispersal, we measured temperature, wind direction and wind speed. Using partial-differential equations we combined ecological diffusion with advection to estimate dispersal rates and responses to wind. We found that temperature effects elicited a similar response in high and low dispersal lab strains with dispersal rate increasing with temperature most rapidly at temperatures above 18°C. This was in contrast to outbred flies which remained unresponsive to temperature changes. We also detected a response to wind with advection rates increasing linearly with wind speed for all flies in general. Our results suggest that response to temperature and wind can minimize known differences in behavioural predispositions to disperse. Our results also suggest that the direction and magnitude of wind may play a key role in the colonization and distribution of fly populations. Our findings therefore have implications for forecasting the spread of pests and invasive species as well as pathogens and vectors of disease. Our findings further contribute to the understanding of how the environment can modify behavioural predispositions and to influence population-level dispersal in fly populations in particular and insect species in general.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».