Regional differences in rapid evolution during severe drought
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is increasing drought intensity, threatening biodiversity. Rapid evolution of drought adaptations might be required for population persistence, particularly in rear-edge populations that may already be closer to physiological limits. Resurrection studies are a useful tool to assess adaptation to climate change, yet these studies rarely encompass the geographic range of a species. Here, we sampled 11 populations of scarlet monkeyflower (Mimulus cardinalis), collecting seeds across the plants’ northern, central, and southern range to track trait evolution from the lowest to the greatest moisture anomaly over a 7-year period. We grew families generated from these populations across well-watered and terminal drought treatments in a greenhouse and quantified five traits associated with dehydration escape and avoidance. When considering pre-drought to peak-drought phenotypes, we find that later date of flowering evolved across the range of M. cardinalis, suggesting a shift away from dehydration escape. Instead, traits consistent with dehydration avoidance evolved, with smaller and/or thicker leaves evolving in central and southern regions. The southern region also saw a loss of plasticity in these leaf traits by the peak of the drought, whereas flowering time remained plastic across all regions. This observed shift in traits from escape to avoidance occurred only in certain regions, revealing the importance of geographic context when examining adaptations to climate change.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».