Evolutionarily labile dispersal behavior and discontinuous habitats enhance population differentiation in island versus continentally distributed swallows
Notice bibliographique
Résumé
The causes of population divergence in vagile groups remain a paradox in evolutionary biology: dispersive species should be able to colonize new areas, a prerequisite for allopatric speciation, but dispersal also facilitates gene flow, which erodes population differentiation. Strong dispersal ability has been suggested to enhance divergence in patchy habitats and inhibit divergence in continuous landscapes, but empirical support for this hypothesis is lacking. Here we compared patterns of population divergence in a dispersive clade of swallows distributed across both patchy and continuous habitats. The Pacific Swallow (Hirundo tahitica) has an insular distribution throughout Southeast Asia and the Pacific, while its sister species, the Welcome Swallow (H. neoxena), has a continental distribution in Australia. We used whole-genome data to demonstrate strong genetic structure and limited introgression among insular populations, but not among continental populations. Demographic models show that historic changes in habitat connectivity have contributed to population structure within the clade. Swallows appear to exhibit evolutionarily labile dispersal behavior in which they reduce dispersal propensity after island colonization despite retaining strong flight ability. Our data support the hypothesis that fragmented habitats enhance population differentiation in vagile groups, and suggest that labile dispersal behavior is a key mechanism underlying this pattern.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».