Mosaics of climatic stress across species' ranges: tradeoffs cause adaptive evolution to limits of climatic tolerance
Notice bibliographique
Résumé
reveal mechanisms generating these stresses: geographic mosaics of natural selection, acting on tradeoffs between climate adaptation and fitness traits, cause some range-central populations to evolve to limits of climatic tolerance, while others remain resilient. In one ecotype, selection for predator avoidance drives evolution to limits of thermal tolerance. In a second ecotype, the endangered Bay Checkerspot, selection on fecundity drives evolution to the climate-sensitive limit of ability to complete development within the lifespans of ephemeral hosts, causing routinely high mortality from insect-host phenological asynchrony. The tradeoff between maternal fecundity and offspring mortality generated similar values of fitness on different dates, partly explaining why fecundity varied by more than an order of magnitude. Evolutionary response to the tradeoff rendered climatic variability the main driver of Bay Checkerspot dynamics, and increases in this variability, associated with climate change, were a key factor behind permanent extinction of a protected metapopulation. Finally, we discuss implications for conservation planning of our finding that adaptive evolution can reduce population-level resilience to climate change and generate geographic mosaics of climatic stress. This article is part of the theme issue 'Species' ranges in the face of changing environments (Part II)'.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».