Apparent evolutionary maladaptation and inference from reciprocal transplants
Notice bibliographique
Résumé
In rapidly changing environments populations and species face a challenge to remain adapted and avoid extinction or replacement by fitter types. If evolutionary adaptation cannot keep pace with the speed of environmental change populations will exhibit varying degrees of maladaptation with respect to the current environmental state. Reciprocal transplant experiments are an established method for comparatively assessing the relative fitness of multiple populations in their respective environments. Here we use a quantitative-genetics model to show that inference from reciprocal transplants can be misleading when applied to populations that are in the process of adapting to environmental change. Specifically, we analyze (a) the case of two populations adapting to two different fitness optima starting from a suboptimal initial state and (b) the case of two populations attempting to adapt to changing trait targets that move at different speeds. We find that, in both scenarios, populations can undergo transitional fitness states that, if reciprocal transplant experiments were performed, would lead to the conclusion of (local) non-adaptation or maladaptation. This signature of apparent maladaptation occurs although both populations strictly follow an evolutionary trajectory dictated by the principle of fitness increase over time. Our results have implications for potential patterns of latitudinal replacement of populations/species with ongoing global change and might help shed light on the surprising finding (based on reciprocal transplants) that many populations in the wild fail to show a strong signature of adaptation to their local environments.
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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 | 0,011 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».