The balance between selection and gene flow evaluated in threespine stickleback
Notice bibliographique
Résumé
Les populations naturelles sont généralement adaptées à leur environnement, et il existe une correspondance entre la morphologie et l'habitat ou les ressources. Pourtant, la maladaptation significative et elle aussi présente. Elle peut-être causé par flux génétique entre populations. Ce flux génétique, empêche la population d'atteindre leur optimum local, dû fait de l'introduction d'allèles adaptés aux conditions alternatives. Dans ma thèse, pour investiguer la maladaptation , j'utilise des populations d'épinoche à trois épines du système Misty, où la contrainte causée par le flux génétique est élevée. Pour séparer la causalité entre le flux génétique et la divergence adaptative, j'utilise la méthode de mesurer la sélection naturelle pour estimer la contrainte du flux génétique. L'épinoche à trois épines montre une divergence adaptative importante dans une variété de traits phénotypiques. Les paires lac-rivière de l'île de Vancouver illustrent bien l'équilibre entre la sélection et le flux génétique qu'il existe entre les populations des lacs et des rivières. En effectuant une expérience de capture marquage recapture individuelle sur deux ans, j'ai pu estimer la sélection naturelle sur la forme des poissons, en utilisant plusieurs mesures de sélection. J'ai estimé l'intensité totale de la sélection et ses effets sur des traits spécifiques, comme la profondeur du corps, qui montrent une divergence entre les deux sites. En utilisant des distances multivariées, j'ai estimé l'intensité de sélection multivariée et j'ai déterminé la direction de sélection en référence a la population du inlet. Mon hypothèse principale est que la sélection devrait être plus élevée dans le outlet du fait de son plus grande déviation du phénotype riverain typique. Les résultats indiquent une sélection variable sur la profondeur du corps, et sur la forme générale; ce qui suggère que le patron de sélection a une dynamique temporelle, changeant d'un modèle de sélection à un autre dans le temps. Les différents modèles de sélection ne s'appliqueront pas, si la causalité entre la divergence et le flux génétique est renversé dans les deux sites. Mes résultats indiquent que pour mieux répondre à la question du rôle du flux génétique dans l'adaptation, il est nécessaire de quantifier les conséquences pour les populations au niveau des traits et du fitness. Les travaux futurs intégreront aussi le rôle du dimorphisme sexuel en utilisant aussi une plus large gamme de traits et de composants de fitness.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».