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Enregistrement W4402963512 · doi:10.1111/1365-2435.14667

How does urbanization affect natural selection?

2024· article· en· W4402963512 sur OpenAlexaff
Anne Charmantier, Tracy T. Burkhard, Laura Gervais, Charles Perrier, Albrecht I. Schulte‐Hostedde

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalLaurentian University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBiologyAffect (linguistics)UrbanizationNatural selectionSelection (genetic algorithm)EcologyNatural (archaeology)Natural resource economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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