Compiling forty years of guppy research to investigate the factors contributing to (non)parallel evolution
Notice bibliographique
Résumé
Examples of parallel evolution have been crucial for our understanding of adaptation via natural selection. However, strong parallelism is not always observed even in seemingly similar environments where natural selection is expected to favour similar phenotypes. Leveraging this variation in parallelism within well-researched study systems can provide insight into the factors that contribute to variation in adaptive responses. Here we analyse the results of 36 studies reporting 446 average trait values in Trinidadian guppies, Poecilia reticulata, from different predation regimes. We examine how the extent of predator-driven phenotypic parallelism is influenced by six factors: sex, trait type, rearing environment, ecological complexity, evolutionary history, and time since colonization. Analyses show that parallel evolution in guppies is highly variable and weak on average, with only 24.7% of the variation among populations being explained by predation regime. Levels of parallelism appeared to be especially weak for colour traits, and parallelism decreased with increasing complexity of evolutionary history (i.e., when estimates of parallelism from populations within a single drainage were compared to estimates of parallelism from populations pooled between two major drainages). Suggestive - but not significant - trends that warrant further research include interactions between the sexes and different trait categories. Quantifying and accounting for these and other sources of variation among evolutionary 'replicates' can be leveraged to better understand the extent to which seemingly similar environments drive parallel and nonparallel aspects of phenotypic divergence.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».