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Enregistrement W7055836997

Eco-evolutionary rescue: an adaptive dynamic analysis

2012· dissertation· en· W7055836997 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraitPopulationIntraspecific competitionSelection (genetic algorithm)Extinction (optical mineralogy)Expression (computer science)Interspecific competitionAdaptive valueRange (aeronautics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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