Adaptation and the spatiotemporal mosaic of selection
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive divergence due to variation in selective pressures is believed to have generated much of the biodiversity observed today.Despite this, it is commonly assumed that selective pressures are consistent through space and time.In particular, studies often examine selection in a single population at a single time point and take that to represent the selection to which a whole species is subject.However, recent work has demonstrated that considerable spatial and temporal variation in selection exists.The focus of my dissertation is thus on understanding the mechanisms and characteristics of spatiotemporal variation in selection and how this can affect adaptive phenotypic divergence.In my first chapter, I formally quantified spatial variation in selection estimates across many published studies, and found that spatial variation in selection was frequently present.Variation in the strength of selection was more common than variation in the direction of selection.For my subsequent chapters, I used the Trinidadian guppy system, an iconic model of the interaction between natural and sexual selection.In this system, females prefer males with higher colour, but this higher colour makes males more susceptible to predation.Variation among populations in predation regime (presence or absence of piscivores) is thus thought to be a strong selective driver of adaptive divergence among natural populations of guppies.In my second chapter, building on the general insights of the first chapter regarding the magnitude and characteristics of spatial variation in selection, I then inferred the amount of spatiotemporal variation in selection on male guppy colour by quantifying colour in six populations of guppies over six years.I found that selection varied primarily in space (i.e.across different predation regimes) and that this spatial variation was relatively consistent through time.In my third chapter, I used this knowledge of the importance of spatial variation in selective pressures to see if I could repeatedly "drive" evolution in predictable course, I might never have discovered just how fascinating evolution is to study.Thank you, Andrew, for your advice, mentorship, and training while allowing me the freedom to pursue my own research interests.My supervisory committee has also been a great support and I have enjoyed (seriously!
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».