Local adaptation of life-history traits in a seasonal environment
Notice bibliographique
Résumé
Populations are often spread across a spatially heterogeneous landscape, connected by migration. Consequently, the question arises whether divergent selective forces created by spatial heterogeneity can overcome the homogenizing force of migration and loss of diversity through genetic drift to favour different traits across space. The resulting population differentiation due to divergent selection is known as local adaptation. While local adaptation has been studied in a variety of settings, it remains unclear under what conditions local adaptation of certain life-history traits can arise. Life-history traits, such as those determining an organism's fecundity (the parameter r) and ability to compete for resources (the parameter K) demonstrate unique eco-evolutionary feedback loops due to their direct relationship to individual fitness. Classic ecological theory holds that in a constant environment, long-term evolution maximizes the population's competitive ability. Divergent selective pressures on life-history traits requires complex environmental differences, such as heterogeneous patterns of seasonality. We consider life-history evolution in a Lotka-Volterra model with three types of seasonal perturbations: repeated sudden crashes in population size, fluctuating death rates, and fluctuating resource levels. We show that fluctuating resources cannot change the evolutionary outcome, but that sufficiently harsh population crashes or fluctuating death rates favour increased fecundity over competitive ability. Our results quantify what we expect qualitatively based on early life-history theory. Finally, we apply deterministic and stochastic modelling to study local adaptation of an island population to periodic population crashes in an island-mainland model. We find that local adaptation favouring r-selected individuals again arises when conditions are sufficiently harsh, but not so harsh that the island population cannot be sustained in the absence of migration.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».