Data from: Historical human activities reshape evolutionary trajectories across both native and introduced ranges
Notice bibliographique
Résumé
The same vectors that introduce species to new ranges could move them among native populations, but how human‐mediated dispersal impacts native ranges has been difficult to address because human‐mediated dispersal and natural dispersal can simultaneously shape patterns of gene flow. Here, we disentangle human‐mediated dispersal from natural dispersal by exploiting a system where the primary vector was once extensive but has since ceased. From 10th to 19th Centuries, ships in the North Atlantic exchanged sediments dredged from the intertidal for ballast, which ended when seawater ballast tanks were adopted. We investigate genetic patterns from RADseq‐derived SNPs in the amphipod Corophium volutator (n = 121; 4,870 SNPs) and the annelid Hediste diversicolor (n = 78; 3,820 SNPs), which were introduced from Europe to North America, have limited natural dispersal capabilities, are abundant in intertidal sediments, but not commonly found in modern water ballast tanks. We detect similar levels of genetic subdivision among introduced North American populations and among native European populations. Phylogenetic networks and clustering analyses reveal population structure between sites, a high degree of phylogenetic reticulation within ranges, and phylogenetic splits between European and North American populations. These patterns are inconsistent with phylogeographic structure expected to arise from natural dispersal alone, suggesting human activity eroded ancestral phylogeographic structure between native populations, but was insufficient to overcome divergent processes between naturalized populations and their sources. Our results suggest human activity may alter species' evolutionary trajectories on a broad geographic scale via regional homogenization and global diversification, in some cases precluding historical inference from genetic data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».