How does urbanization affect natural selection?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urbanization is one of the most significant contributors to the Anthropocene, and urban evolutionary ecology has become an important field of research. While it is commonly assumed that cities impose new and stronger selection, the contradictory assertion that selection may be relaxed in cities is also frequently mentioned, and overall, our understanding of the effects of urbanization on natural selection is incomplete. In this review, we first conduct a literature search to find evidence for patterns of natural selection on phenotypic traits including morphology, physiology, behaviour and life history, in urban and non‐urban populations of animals and plants. This search reveals that coefficients of natural selection in the context of urbanization are scarce ( n = 8 studies providing selection gradients/differentials that include a total of n = 200 coefficients) and a lack of standardized methods hinders quantitative comparisons across studies (e.g. with meta‐analysis). These studies, however, provide interesting insight on the agents shaping natural selection in cities and improve our mechanistic understanding of selection processes at different spatial scales. We then perform a second literature search to review genomic studies assessing selection intensity in cities, on the genome of non‐human natural populations. While this search returns 383 articles, only 34 of these truly investigate footprints of selection associated with urbanization, and only one study provides urban genetic selection coefficients. Here again, we find highly heterogeneous approaches, yet some studies provide strong evidence of genomic footprints of urban adaptation. In neither the phenotypic nor genomic literature review were we able to quantitatively assess natural selection across urban versus non‐urban habitats. Thus, we propose a roadmap of how future studies should provide standardized metrics to facilitate mega‐ or meta‐analyses and explore generalized effects of urbanization on selection. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».