Anthropogenic disturbance drives dispersal syndromes, demography, and gene flow in amphibian populations
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence that anthropogenic landscapes can strongly influence the evolution of dispersal, particularly through fragmentation, and may drive organisms into an evolutionary trap by suppressing dispersal. However, the influence on dispersal evolution of anthropogenic variation in habitat patch turnover has so far been largely overlooked. In this study, we examined how human-driven variation in patch persistence affects dispersal rates and distances, determines dispersal-related phenotypic specialization, and drives neutral genetic structure in spatially structured populations. We addressed this issue in an amphibian, Bombina variegata, using an integrative approach combining capture-recapture modeling, demographic simulation, common garden experiments, and population genetics. B. variegata reproduces in small ponds that occur either in habitat patches that are persistent (i.e. several decades or more), located in riverine environments with negligible human activity, or in patches that are highly temporary (i.e. a few years), created by logging operations in intensively harvested woodland. Our capture-recapture models revealed that natal and breeding dispersal rates and distances were drastically higher in spatially structured populations (SSPs) in logging environments than in riverine SSPs. Population simulations additionally showed that dispersal costs and benefits drive the fate of logging SSPs, which cannot persist without dispersal. The common garden experiments revealed that toadlets reared in laboratory conditions have morphological and behavioral specialization that depends on their habitat of origin. Toadlets from logging SSPs were found to have higher boldness and exploration propensity than those from riverine SSPs, indicating transgenerationally transmitted dispersal syndromes. We also found contrasting patterns of neutral genetic diversity and gene flow in riverine and logging SSPs, with genetic diversity and effective population size considerably higher in logging than in riverine SSPs. In parallel, intra-patch inbreeding and relatedness levels were lower in logging SSPs. Controlling for the effect of genetic drift and landscape connectivity, gene flow was found to be higher in logging than in riverine SSPs. Taken together, these results indicate that anthropogenic variation in habitat patch turnover may have an effect at least as important as landscape fragmentation on dispersal evolution and the long-term viability and genetic structure of wild populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».