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Enregistrement W7015203584

The role of past climate change in driving novelties in Sky Island ant populations

2013· other· en· W7015203584 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene flowClimate changePopulationHabitatGenetic divergenceDivergence (linguistics)Parallel evolution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is undeniable that climatic changes have affected species distributions and adaptations, and considerable effort has been deployed in the last decades to understand their consequences on genetic variation. However, little is known about how climate changes affect evolution of developmental systems within species. To explore this question, I studied populations of the ant Monomorium emersoni in five Arizona Sky Islands. These populations have experienced a climatic warm-up following the last glaciation, which is predicted to further continue under anthropogenic climate change scenarios. Queens of this species have two morphs, winged and wingless, where they each represent a different life history. First, I determined that the wingless queens phenotype has evolved in parallel on each of the Sky Islands and emerged in response to an inherent developmental propensity in combination with changes in the habitat following the last glaciation. I discovered some variations across populations in the developmental genetic processes that underlie the wingless phenotype, and that these variations reflect a demographic split between populations that occurred in the past. I also found that some other changes are shared among all populations, revealing a deterministic evolution of some part of the wing patterning gene network, independent of population history. Furthermore, I identified in the M. emersoni genome a signature of divergent selection on several outlier loci suggesting that populations are also adapting to temperature gradients within each Sky Island following the climatic warm up. This adaptive genomic divergence appears to con- strain gene flow among populations from divergent thermal environments within the same Sky Island. In general, my results show that environmental change can lead to adaptive divergence modifying population demographic parameters, and that it can also facilitate the evolution of variations in developmental systems that can fuel to further phenotypic diversification. Past climatic changes are therefore generating novelties across levels of biological organization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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