Eco-evolutionary rescue: an adaptive dynamic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Populations exposed to changing environments often decline in abundance and may therefore find themselves at risk of extinction. Safe abundances can be regained, and persistence secured, when populations can adapt fast enough. Here I ask how population and environmental factors determine a population's ability to persist in changing environments by adapting genetically. In Chapter 2 I investigate the response to a gradual, directional change in the environment and in Chapter 3 I investigate the response to a sudden, sustained shift. Chapter 3 also discusses the effects of interspecific competition. In both chapters I use the canonical equation of adaptive dynamics, which allows me to derive analytical expressions while including ecological process neglected in previous theory; in particular, I consider logistic population growth, frequency-dependent intraspecific competition, and interspecific competition. I use computer simulations to examine the accuracy of my analytical results when the simplifying assumptions of adaptive dynamics are relaxed. Chapter 2 derives the trait lag which maximizes the rate of evolution and also computes this maximum. Populations with higher mutational input experiencing stronger selection have the ability to adapt faster. Computer simulations show that the derived maximum rate of evolution is a good predictor of extinction across a wide range of parameter values, including those that deviate from the assumptions of adaptive dynamics. Chapter 3 first uncovers an expression for the population trait value across time and then uses this expression to calculate the time a population is below a threshold abundance, the 'time at risk'. The population trait value approaches the fitness peak quickly at first, and the rate declines exponentially. Populations with greater mutational input and maximum abundance, and those which are initially better adapted spend less time at risk. The time at risk is maximized at intermediate selection strengths, as strong selection lowers abundance and weak selection slows adaptation. Simulations show good alignment when mutations are rare and population sizes small. Interspecific competition lowers the abundance of the focal population, generally increasing the time at risk, but this can be compensated for under particular scenarios by increased selection pressure. Interspecific competition can sometimes speed adaptation and foster persistence. The ecological and evolutionary response of natural populations to environmental change depends on complex ecological interactions. Theory and experiments which include such interactions are needed for accurate descriptions of genetic adaptation to environmental change, in both the lab and in the wild.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».