Code and data for: The difficulty of predicting evolutionary change in response to novel ecological interactions: a field experiment with Anolis lizards
Notice bibliographique
Résumé
Determining whether and how evolution is predictable is an important goal, particularly as anthropogenic disturbances lead to novel species interactions that could modify selective pressures. Here, we use a multi-generation field experiment with brown anole lizards (Anolis sagrei) to test hypotheses about the predictability of evolution. We manipulated the presence and absence of predators and competitors across 16 islands in the Bahamas with preexisting brown anole populations. Before the experiment and again after roughly five generations, we measured traits related to locomotory performance and habitat use of brown anoles and used ddRAD sequencing to estimate genome-wide changes in allele frequencies. Although previous work showed that predators and competitors had consistent effects on brown anole behavior, diet, and population sizes, we found that evolutionary change at both phenotypic and genomic levels was difficult to forecast. Phenotypic changes were contingent on sex and habitat use, whereas genetic change was unpredictable and not measurably correlated with phenotypic changes, experimental treatments, or other environmental factors. Our work shows how differences in ecological context can alter evolutionary outcomes over short timescales and underscores the difficulty of forecasting evolutionary responses to multi-species interactions in natural conditions, even in a well-studied system with ample ecological information.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».