Continental Patterns of Phenotypic Variation Along Replicated Urban Gradients: A Mega‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Individual variation among and within natural populations can have eco-evolutionary implications by, for example, affecting species interactions or evolutionary potential. Urban systems present a unique opportunity to evaluate how environmental change shapes variation since urban phenotypic differentiation is widely documented on contemporary timescales. We introduce and test three hypotheses to determine how urbanisation affects phenotypic variation at different population levels. Combining 21 long-term datasets in a mega-analysis approach, we synthesise how urbanisation impacts variation in tarsus length and lay date among and within subpopulations of great and blue tits (Parus major, Cyanistes caeruleus ) at a continental scale. Our synthesis reveals that urbanisation is associated with increased phenotypic variation within subpopulations by 11% on average, and by as much as 25% across the species and traits examined. We also find some evidence (for tarsus length in great tits) that urbanisation increases differentiation between subpopulations. We did not, however, find that urbanisation increases differences between subpopulations in their within-subpopulation variation. Our synthesis provides novel insights into how urban contexts impact individual diversity at different spatial scales and we highlight future directions that could establish the genetic and environmental effects that underlie these continental patterns of urban phenotypic variation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».