Data from: Parallel shifts in trout feeding morphology suggest rapid adaptation to alpine lake environments
Notice bibliographique
Résumé
<b>Abstract</b><br/><p>Eco-evolutionary interactions following ecosystem change provide critical insight into the ability of organisms to adapt to shifting resource landscapes. Here we explore evidence for the rapid parallel evolution of trout feeding morphology following eco-evolutionary interactions with zooplankton in alpine lakes stocked at different points in time in the Wind River Range (Wyoming, USA). In this system, trout predation has altered the zooplankton species community and driven a decrease in average zooplankton size. In some lakes that were stocked decades ago, we find shifts in gill raker traits consistent with the hypothesis that trout have rapidly adapted to exploit available smaller-bodied zooplankton more effectively. We explore this morphological response in multiple lake populations across two species of trout (cutthroat trout, Oncorhynchus clarkii, and golden trout Oncorhynchus aguabonita) and examine the impact of resource availability on morphological variation in gill raker number among lakes. Furthermore, we present genetic data to provide evidence that historically stocked cutthroat trout populations likely derive from multiple population sources, and incorporate variation from genomic relatedness in our exploration of environmental predictors of feeding morphology. These findings describe rapid adaptation and eco-evolutionary interactions in trout and document an evolutionary response to novel, contemporary ecosystem change.</p>
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».