Notice bibliographique
Résumé
Understanding how adaptive evolution proceeds in populations experiencing different environments is the basis of much of evolutionary biology. Genetic variation is required for evolutionary change by natural selection to occur, and that genetic variation is oftentimes correlated among traits. Selection acts on the entirety of an organism’s phenotype and is thusalso best considered in a multivariate context. The interaction between selection and the organization of genetic variation together produces the evolutionary trajectory of a population. In my doctoral work, I have explored the influence of genetic correlations between traits on the response of populations to selection in populations across a geographic range, using the Ivyleaf Morning Glory (Ipomoea hederacea). I demonstrate the constancy of these genetic correlations among populations in the face of the destabilizing force of genetic drift. I investigate how genetic correlations and strong natural selection have shaped divergence among populations across space. Additionally, I consider what these evolutionary patterns suggest about the maintenance of range limits and potential for future northward expansion of Ipomoea hederacea. I find overall stability of the genetic relationships among quantitative traits, and strong selection which acts counter to the majority of the genetic variation. The observed divergence among populations has occurred despite the constraining influence of their quantitative genetic architecture. Future adaptive evolution beyond the range margin will largely depend on the source population, as minor difference in the structure and quantity of genetic variation may have critical impact of population persistence. Further, I demonstrate the potential for using machine learning to predict fitness using gene expression data from a field experiment with I. hederacea. I find that photosynthesis-related genes, and genes related to stress response are major contributors to fitness differences.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».