Data from: Genetic admixture and heterosis may enhance the invasiveness of common ragweed
Notice bibliographique
Résumé
AbstractBiological invasions are often associated with multiple introductions and genetic admixture of previously isolated populations. In addition to enhanced evolutionary potential through increased genetic variation, admixed genotypes may benefit from heterosis, which could contribute to their increased performance and invasiveness. To deepen our understanding of the mechanisms and management strategies for biological invasions, we experimentally studied whether intraspecific admixture causes heterosis in common ragweed (Ambrosia artemisiifolia) by comparing the performance of crosses (F1) between populations relative to crosses within these populations for each range (native, introduced) under different ecologically relevant conditions (control, drought, competition, simulated herbivory). Performance of admixed genotypes was highly variable, ranging from strong heterotic effects to weak outbreeding depression. Moreover, heterosis was not uniformly observed among between-population crosses, but certain native population crosses showed considerable heterosis, especially under simulated herbivory. In contrast, heterosis was largely absent in crosses from the introduced range, possibly implying that these populations were already admixed and benefit little from further mixing. In conclusion, these results support the hypothesis that heterosis may contribute to biological invasions, and indicate the need to minimize new introductions of exotic species, even if they are already present in the introduced range.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,013 |
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 ».