The speed of ecological speciation
Notice bibliographique
Résumé
Summary Adaptation can occur on ecological time‐scales (contemporary evolution) and adaptive divergence can cause reproductive isolation (ecological speciation). From the intersection of these two premises follows the prediction that reproductive isolation can evolve on ecological time‐scales. We explore this possibility in theory and in nature. Finding few relevant studies, we examine each in some detail. Theory: Several models have demonstrated that ecological differences can drive the evolution of partial reproductive barriers in dozens to hundreds of generations. Barriers likely to evolve quickly include dispersal rate, habitat preference and selection against migrants/hybrids. Plants: Adjacent populations adapting to different fertilizer treatments or to mine tailings can develop reproductive barriers within at least 100 generations. These barriers include differences in flowering time and selection against migrants/hybrids. Invertebrates: Populations on native and introduced host plants can manifest reproductive barriers in dozens to hundreds of generations. These barriers include local host preference and selection against migrants/hybrids. Vertebrates: Salmon adapting to divergent breeding environments can show restricted gene flow within at least 14 generations. Birds evolving different migratory routes can mate assortatively within at least 10–20 generations. Hybrid sculpins can become isolated from their ancestral species within at least 20–200 generations. Ecological speciation can commence within dozens of generations. How far it goes is an important question for future research.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».