Umwelt

@book{young1938the8,
    author = "Young, J. Z",
    title = "Die Evolution des Nervensystems und der Beziehung zwischen Organismus und Umwelt, in de Beer, G. R., Hrsg., Evolution",
    year = "1938",
    publisher = "Essays on Aspects of Evolutionary Biology, Presented to Professor E.S. Goodrich on his 70th Birthday: Oxford, Claredon Press, p. 179-204",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Young, J. Z., 1938, The Evolution of the Nervous System and of the Relationship of Organism and Environment, in de Beer, G. R., ed., Evolution: Essays on Aspects of Evolutionary Biology, Presented to Professor E.S. Goodrich on his 70th Birthday: Oxford, Claredon Press, p. 179-204.}"
}

@misc{ayala1968genotype1,
    author = "Ayala, F. J",
    title = "Genotyp, Umwelt und Populationszahlen",
    year = "1968",
    howpublished = "Science, v. 162, p. 1453-1459",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Ayala, F. J., 1968, Genotyp, Umwelt und Populationszahlen: Science, v. 162, p. 1453-1459.}"
}

@book{drake1968evolution2,
    author = "Drake, E. T",
    title = "Evolution und Umwelt",
    year = "1968",
    publisher = "New Haven, Connecticut, Yale University Press, 478 S",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Drake, E. T., 1968, Evolution und Umwelt: New Haven, Connecticut, Yale University Press, 478 S.}"
}

@article{bernard1970evolution,
    author = "Bernard, E.A.",
    title = "Evolution und Umwelt",
    year = "1970",
    journal = "Paläogeographie, Paläoklimatologie, Paläoökologie",
    url = "https://doi.org/10.1016/0031-0182(70)90095-7",
    doi = "10.1016/0031-0182(70)90095-7",
    number = "3",
    openalex = "W2322098789",
    pages = "277-278",
    volume = "7"
}

@misc{fuller1974chemistry3,
    author = "Fuller, E. C",
    title = "Chemistry and Man's Environment",
    year = "1974",
    howpublished = "Boston, Houghton Mifflin",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Fuller, E. C., 1974, Chemistry and Man's Environment: Boston, Houghton Mifflin.}"
}

@book{hallam1975jurassic4,
    author = "Hallam, A",
    title = "Jurassic Environments",
    year = "1975",
    publisher = "Cambridge, Cambridge University Press",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Hallam, A., 1975, Jurassic Environments: Cambridge, Cambridge University Press.}"
}

@book{schmidtnielsen1979animal6,
    author = "Schmidt-Nielsen, K",
    title = "Animal Physiology, Anpassung und Umwelt",
    year = "1979",
    publisher = "Cambridge, Cambridge University Press",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Schmidt-Nielsen, K., 1979, Animal Physiology, Anpassung und Umwelt: Cambridge, Cambridge University Press.}"
}

@book{panchen1980the5,
    author = "Panchen, A. L",
    title = "The Terrestrial Environment and the Origin of Land Vertebrates",
    year = "1980",
    publisher = "New York, Academic Press",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Panchen, A. L., 1980, The Terrestrial Environment and the Origin of Land Vertebrates: New York, Academic Press.}"
}

Studien zur räumlichen Variation in der Umwelt haben sich primär darauf konzentriert, wie genetische Variation aufrechterhalten werden kann. Viele einortige genetische Modelle haben dieses Problem behandelt, sind aber aus mehreren Gründen nicht direkt auf quantitative (polygene) Merkmale anwendbar. Ein Grund dafür ist, dass bei kontinuierlich variierenden Merkmalen auch die Evolution des mittleren Phänotyps, der in verschiedenen Umgebungen ausgedrückt wird (die Reaktionsnorm), von Interesse ist. Unsere quantitativen genetischen Modelle beschreiben die Evolution der phänotypischen Reaktion auf die Umwelt, auch bekannt als phänotypische Plastizität (Gause, 1947), und zeigen, wie die Reaktionsnorm (Schmalhausen, 1949) durch Selektion geformt werden kann. Diese Modelle nutzen die statistische Beziehung, die zwischen Genotyp-Umwelt-Interaktion und genetischer Korrelation besteht, um die Evolution des mittleren Phänotyps unter weicher und harter Selektion in grobkörnigen Umgebungen zu beschreiben. Genau wie genetische Korrelationen zwischen Merkmalen innerhalb einer einzigen Umgebung die Reaktion auf gleichzeitige Selektion einschränken können, kann auch eine genetische Korrelation zwischen Zuständen eines Merkmals, die in zwei Umgebungen ausgedrückt werden, dies tun. Sofern die genetische Korrelation über Umgebungen hinweg nicht ± 1 beträgt, die polygene Variation erschöpft ist oder eine Kosten für Plastizität besteht, werden panmiktische Populationen unter einer bivariaten Fitnessfunktion schließlich den optimalen mittleren Phänotyp für ein gegebenes Merkmal in jeder Umgebung erreichen. Sehr hohe positive oder negative Korrelationen können jedoch die Evolutionsrate erheblich verlangsamen und vor dem Erreichen des optimalen gemeinsamen Phänotyps eine vorübergehende Missanpassung in einer Umgebung hervorrufen. Evolutionstrajektorien unter harter und weicher Selektion können sich unterscheiden: bei harter Selektion tragen Umgebungen mit der höchsten anfänglichen mittleren Fitness die meisten Individuen zum Paarungspool bei. Sowohl bei harter als auch bei weicher Selektion ist die Evolution zum Optimum in einer seltenen Umgebung viel langsamer als in einer häufigen. Ein Modell einer unterteilten Population zeigt, dass Migrationsbeschränkungen die lokale Anpassung erleichtern können. Es sei denn, es findet keine Migration statt oder einer der für panmiktische Populationen diskutierten Spezialfälle gilt, wird im Gleichgewicht keine geografische Variation in der Reaktionsnorm aufrechterhalten. Implikationen dieser Ergebnisse für die Interpretation räumlicher Muster phänotypischer Variation in natürlichen Populationen werden diskutiert.

@article{doi101111j155856461985tb00391x,
    author = "Via, Sara and Lande, Russell",
    title = "GENOTYPE-ENVIRONMENT INTERACTION AND THE EVOLUTION OF PHENOTYPIC PLASTICITY",
    year = "1985",
    journal = "Evolution",
    abstract = "Studien zur räumlichen Variation in der Umwelt haben sich primär darauf konzentriert, wie genetische Variation aufrechterhalten werden kann. Viele einortige genetische Modelle haben dieses Problem behandelt, sind aber aus mehreren Gründen nicht direkt auf quantitative (polygene) Merkmale anwendbar. Ein Grund dafür ist, dass bei kontinuierlich variierenden Merkmalen auch die Evolution des mittleren Phänotyps, der in verschiedenen Umgebungen ausgedrückt wird (die Reaktionsnorm), von Interesse ist. Unsere quantitativen genetischen Modelle beschreiben die Evolution der phänotypischen Reaktion auf die Umwelt, auch bekannt als phänotypische Plastizität (Gause, 1947), und zeigen, wie die Reaktionsnorm (Schmalhausen, 1949) durch Selektion geformt werden kann. Diese Modelle nutzen die statistische Beziehung, die zwischen Genotyp-Umwelt-Interaktion und genetischer Korrelation besteht, um die Evolution des mittleren Phänotyps unter weicher und harter Selektion in grobkörnigen Umgebungen zu beschreiben. Genau wie genetische Korrelationen zwischen Merkmalen innerhalb einer einzigen Umgebung die Reaktion auf gleichzeitige Selektion einschränken können, kann auch eine genetische Korrelation zwischen Zuständen eines Merkmals, die in zwei Umgebungen ausgedrückt werden, dies tun. Sofern die genetische Korrelation über Umgebungen hinweg nicht ± 1 beträgt, die polygene Variation erschöpft ist oder eine Kosten für Plastizität besteht, werden panmiktische Populationen unter einer bivariaten Fitnessfunktion schließlich den optimalen mittleren Phänotyp für ein gegebenes Merkmal in jeder Umgebung erreichen. Sehr hohe positive oder negative Korrelationen können jedoch die Evolutionsrate erheblich verlangsamen und vor dem Erreichen des optimalen gemeinsamen Phänotyps eine vorübergehende Missanpassung in einer Umgebung hervorrufen. Evolutionstrajektorien unter harter und weicher Selektion können sich unterscheiden: bei harter Selektion tragen Umgebungen mit der höchsten anfänglichen mittleren Fitness die meisten Individuen zum Paarungspool bei. Sowohl bei harter als auch bei weicher Selektion ist die Evolution zum Optimum in einer seltenen Umgebung viel langsamer als in einer häufigen. Ein Modell einer unterteilten Population zeigt, dass Migrationsbeschränkungen die lokale Anpassung erleichtern können. Es sei denn, es findet keine Migration statt oder einer der für panmiktische Populationen diskutierten Spezialfälle gilt, wird im Gleichgewicht keine geografische Variation in der Reaktionsnorm aufrechterhalten. Implikationen dieser Ergebnisse für die Interpretation räumlicher Muster phänotypischer Variation in natürlichen Populationen werden diskutiert.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.1985.tb00391.x",
    doi = "10.1111/j.1558-5646.1985.tb00391.x",
    openalex = "W2014857933",
    references = "doi101001jama195002910300087029, doi101016s0065266008600486, doi101086281736, doi101086281792, doi101111j155856461979tb04694x, doi101111j155856461980tb04817x, doi101111j155856461981tb04864x, doi101111j155856461983tb00236x, doi1023071936778, doi1023072407630, doi1023072527750"
}

@misc{weiss1989lower7,
    author = "Weiss, A. F. und Semikhatov, M. A",
    title = "Unteres Riphean Omakhta-Mikrofossilien-Assoziation Ost-Sibiriens",
    year = "1989",
    howpublished = "Zusammensetzung und Bildungsbedingungen [auf Russisch]: Izvestia Akadamie Nauk SSSR Series Geol., v. 5, p. 36-54",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Weiss, A. F., und Semikhatov, M. A., 1989, Unteres Riphean Omakhta-Mikrofossilien-Assoziation Ost-Sibiriens: Zusammensetzung und Bildungsbedingungen [auf Russisch]: Izvestia Akadamie Nauk SSSR Series Geol., v. 5, p. 36-54.}"
}

@article{doi1023071485903,
    author = "Berggren, William A. und Tsuchi, Ryiuchi und Ingle, James C.",
    title = "Pacific Neogene: Umwelt, Evolution und Ereignisse",
    year = "1993",
    journal = "Micropaleontology",
    url = "https://doi.org/10.2307/1485903",
    doi = "10.2307/1485903",
    openalex = "W1538093094"
}

@incollection{crossref1994evolution,
    title = "Evolution und Umwelt",
    year = "1994",
    booktitle = "Neue Ansichten zu einem alten Planeten",
    url = "https://doi.org/10.1017/cbo9781139174114.026",
    doi = "10.1017/cbo9781139174114.026",
    openalex = "W2483247563",
    pages = "348-370"
}

Wir untersuchen Dichteprofile von Dunkle-Materie-Halos in einer hochauflösenden N-Körper-Simulation einer LCDM-Kosmologie. Unser statistischer Stichprobenumfang enthält 5000 Halos im Bereich 10 11 10 14 h 21 M (Y und die Auflösung ermöglicht eine Untersuchung von Subhalos innerhalb von Wirtshalos. Die Profile werden durch eine NFW-Form mit zwei Parametern parametrisiert, einem inneren Radius r s und einer Virialradius R vir, und wir definieren die Halo-Konzentration c vir; R vir ar s X Erstens finden wir, dass für eine gegebene Halo-Masse die Rotverschiebungsabhängigkeit der medianen Konzentration c vir G 1 1 z 21 X entspricht. Dies entspricht r s z, constantY und widerspricht früheren Vermutungen, dass c vir sich nicht stark mit der Rotverschiebung ändert. Die Implikationen sind, dass Galaxien mit hoher Rotverschiebung vorher als mehr ausgedehnt und schwächer als erwartet vorhergesagt werden. Zweitens finden wir, dass die Streuung in Halo-Profilen groß ist, mit einem 1s Dlog c vir 0X18 bei gegebener Masse, was einer Streuung in maximalen Rotationsgeschwindigkeiten von DV max aV max 0X12X entspricht. Wir diskutieren Implikationen für die Modellierung der TullyFisher-Beziehung, die eine kleinere berichtete intrinsische Streuung aufweist. Drittens neigen Subhalos und Halos in dichten Umgebungen dazu, konzentrierter zu sein als isolierte Halos und zeigen eine größere Streuung. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass c vir ein wesentlicher Parameter für die Theorie der Galaxienmodellierung ist, und wir diskutieren kurz Implikationen für die Universalität der Tully-Fisher-Beziehung, die Bildung von Galaxien mit niedriger Oberflächenhelligkeit und den Ursprung der Hubble-Sequenz. Wir präsentieren eine verbesserte analytische Behandlung der Halo-Bildung, die die gemessenen Beziehungen zwischen Halo-Parametern und ihrer Rotverschiebungsabhängigkeit anpasst und somit semi-analytische Studien zur Galaxienentstehung unterstützen kann.

@article{doi101046j13658711200104068x,
    author = "Bullock, James S. und Kolatt, Tsafrir und Sigad, Yair und Somerville, Rachel S. und Kravtsov, Andrey V. und Klypin, A. A. und Primack, Joel R. und Dekel, Avishai",
    title = "Profiles of dark haloes: evolution, scatter and environment",
    year = "2001",
    journal = "Monthly Notices of the Royal Astronomical Society",
    abstract = "Wir untersuchen Dichteprofile von Dunkle-Materie-Halos in einer hochauflösenden N-Körper-Simulation einer LCDM-Kosmologie. Unser statistischer Stichprobenumfang enthält 5000 Halos im Bereich 10 11 10 14 h 21 M (Y und die Auflösung ermöglicht eine Untersuchung von Subhalos innerhalb von Wirtshalos. Die Profile werden durch eine NFW-Form mit zwei Parametern parametrisiert, einem inneren Radius r s und einer Virialradius R vir, und wir definieren die Halo-Konzentration c vir; R vir ar s X Erstens finden wir, dass für eine gegebene Halo-Masse die Rotverschiebungsabhängigkeit der medianen Konzentration c vir G 1 1 z 21 X entspricht. Dies entspricht r s z, constantY und widerspricht früheren Vermutungen, dass c vir sich nicht stark mit der Rotverschiebung ändert. Die Implikationen sind, dass Galaxien mit hoher Rotverschiebung vorher als mehr ausgedehnt und schwächer als erwartet vorhergesagt werden. Zweitens finden wir, dass die Streuung in Halo-Profilen groß ist, mit einem 1s Dlog c vir 0X18 bei gegebener Masse, was einer Streuung in maximalen Rotationsgeschwindigkeiten von DV max aV max 0X12X entspricht. Wir diskutieren Implikationen für die Modellierung der TullyFisher-Beziehung, die eine kleinere berichtete intrinsische Streuung aufweist. Drittens neigen Subhalos und Halos in dichten Umgebungen dazu, konzentrierter zu sein als isolierte Halos und zeigen eine größere Streuung. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass c vir ein wesentlicher Parameter für die Theorie der Galaxienmodellierung ist, und wir diskutieren kurz Implikationen für die Universalität der Tully-Fisher-Beziehung, die Bildung von Galaxien mit niedriger Oberflächenhelligkeit und den Ursprung der Hubble-Sequenz. Wir präsentieren eine verbesserte analytische Behandlung der Halo-Bildung, die die gemessenen Beziehungen zwischen Halo-Parametern und ihrer Rotverschiebungsabhängigkeit anpasst und somit semi-analytische Studien zur Galaxienentstehung unterstützen kann.",
    url = "https://doi.org/10.1046/j.1365-8711.2001.04068.x",
    doi = "10.1046/j.1365-8711.2001.04068.x",
    openalex = "W2023344562",
    references = "doi101046j13658711199801227x, doi101086152650, doi101086157753, doi101086170483, doi101086177173, doi101086304888, doi101086305262, doi101093mnras1833341, doi101093mnras2623627, openalexw3100110286"
}

@article{doi101016jibmb200309002,
    author = "Mans, Ben J. und Neitz, A.W.H.",
    title = "Anpassung von Zecken an eine blutsaugende Umgebung: Evolution aus einer funktionalen Perspektive",
    year = "2004",
    journal = "Insect Biochemistry and Molecular Biology",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.ibmb.2003.09.002",
    doi = "10.1016/j.ibmb.2003.09.002",
    openalex = "W2161609934",
    references = "doi1010079783642866593, doi1010160047248491900698, doi101016s0968000498013358, doi101042bj3180001, doi101074jbcr000003200, doi101126science28754612204, doi101126science29054941151, doi101146annurevbi49070180003113, openalexw1511493290, openalexw1517554598"
}

@book{openalexw1525648878,
    author = "Deeming, D. Charles",
    title = "Reptilian Incubation: Environment, Evolution and Behaviour",
    year = "2004",
    url = "https://openalex.org/W1525648878",
    openalex = "W1525648878"
}

Wir untersuchen die einfachen Wechselbeziehungen zwischen Masse, Sternentstehungsrate und Umgebung in SDSS, zCOSMOS und anderen tiefen Durchsuchungen. Wir verfolgen einen rein empirischen Ansatz bei der Identifizierung jener Merkmale der Galaxienentwicklung, die von den Daten gefordert werden, und untersuchen dann die analytischen Konsequenzen davon. Wir zeigen, dass die differentiellen Effekte von Masse und Umgebung bis zu z ~ 1 vollständig trennbar sind, was zur Idee von zwei distincten Prozessen der "Massen-Quenching" und "Umgebungs-Quenching" führt. Der Effekt der Umgebungs-Quenching bei fester Überdichte ändert sich offensichtlich nicht mit der Epoche bis zu z ~ 1 in zCOSMOS, was darauf hindeutet, dass die Umgebungs-Quenching stattfindet, wenn sich die großräumige Struktur im Universum entwickelt, wahrscheinlich durch das Aufhören der Sternentstehung in 30%-70% der Satelliten-Galaxien. Im Gegensatz dazu scheint das Massen-Quenching ein dynamischerer Prozess zu sein, der durch eine Quenching-Rate gesteuert wird. Wir zeigen, dass die beobachtete Konstanz des Schechter M* und α_s für Sternentstehende Galaxien verlangt, dass das Quenching von Galaxien rund um und oberhalb von M* einer Rate folgen muss, die statistisch proportional zu ihren Sternentstehungsraten ist (oder eine solche Abhängigkeit eng nachahmt). Wir postulieren dann, dass dieses einfache Massen-Quenching-Gesetz tatsächlich über einen viel breiteren Bereich der Sternmasse (2 dex) und kosmischen Zeit gilt. Wir zeigen, dass die Kombination dieser beiden Quenching-Prozesse plus einige zusätzliche Quenching durch Verschmelzung natürlich erzeugt (1) eine quasi-statische einzelne Schechter-Massenfunktion für Sternentstehende Galaxien mit einem exponentiellen Abschneiden bei einem Wert M*, der eindeutig durch die Proportionalitätskonstante zwischen der Sternentstehungs- und der Massen-Quenching-Rate festgelegt ist, und (2) eine doppelte Schechter-Funktion für passive Galaxien mit zwei Komponenten. Die dominante Komponente (bei hohen Massen) wird durch Massen-Quenching erzeugt und hat genau das gleiche M* wie die Sternentstehenden Galaxien, aber eine leuchtschwache Endsteigung, die sich um Δα_s ~ 1 unterscheidet. Die andere Komponente wird durch Umgebungseffekte erzeugt und hat das gleiche M* und α_s wie die Sternentstehenden Galaxien, aber eine Amplitude, die stark von der Umgebung abhängt. Nachfolgendes Verschmelzen von gequenchten Galaxien wird diese Vorhersagen in etwas dichteren Umgebungen etwas modifizieren, indem sie M* leicht erhöhen und α_s etwas negativer machen. All diese detaillierten quantitativen Wechselbeziehungen zwischen den Schechter-Parametern der Sternentstehenden und passiven Galaxien über einen breiten Bereich von Umgebungen werden tatsächlich mit hoher Genauigkeit in SDSS gesehen, was starke Unterstützung für unser einfaches empirisch basiertes Modell liefert. Wir finden, dass die Menge an post-Quenching "trockenem Verschmelzen", das stattgefunden haben könnte, ziemlich eingeschränkt ist. Unser Modell gibt eine Vorhersage für die Massenfunktion der Population von transitorischen Objekten, die im Prozess des Quenchens sind. Unsere einfachen empirischen Gesetze für das Aufhören der Sternentstehung in Galaxien erzeugen auch natürlich den "anti-hierarchischen" Verlauf des mittleren Alters mit der Masse für passive Galaxien sowie die qualitative Variation des Entstehungszeitraums, die durch die relativen α-Element-Gehalte angedeutet wird.

@article{doi1010880004637x7211193,
    author = "Peng, Yingjie und Lilly, S. J. und Kovač, Katarina und Bolzonella, M. und Pozzetti, L. und Renzini, A. und Zamorani, G. und Ilbert, O. und Knobel, C. und Iovino, A. und Maier, C. und Cucciati, O. und Tasca, Lidia und Carollo, C. Marcella und Silverman, John und Kampczyk, P. und de Ravel, L. und Sanders, D. B. und Scoville, Nicholas und Contini, T. und Mainieri, V. und Scodeggio, M. und Kneib, Jean‐Paul und Fèvre, O. Le und Bardelli, S. und Bongiorno, A. und Caputi, K. I. und Coppa, G. und de la Torre, Sylvain und Franzetti, P. und Garilli, B. und Lamareille, Fabrice und Borgne, Jean-Francois Le und Brun, Vincent Le und Mignoli, M. und Montero, Enrique Perez und Pelló, R. und Ricciardelli, E. und Tanaka, M. und Tresse, L. und Vergani, D. und Welikala, Niraj und Zucca, E. und Oesch, Pascal A. und Abbas, U. und Barnes, Luke A. und Bordoloi, Rongmon und Bottini, D. und Cappi, A. und Cassata, P. und Cimatti, Andrea und Fumana, M. und Hasinger, G. und Koekemoer, Anton M. und Leauthaud, Alexei und Maccagni, Dario und Marinoni, C. und McCracken, H. J. und Memeo, Pierdomenico und Meneux, B. und Nair, Preethi und Porciani, C. und Presotto, V. und Scaramella, R.",
    title = "MASSE UND UMWELT ALS TREIBKRÄFTE DER GALAXIEENTWICKLUNG IN SDSS UND zCOSMOS UND DER URSPRUNG DER SCHECHTER-FUNKTION",
    year = "2010",
    journal = "The Astrophysical Journal",
    abstract = {Wir untersuchen die einfachen Wechselbeziehungen zwischen Masse, Sternentstehungsrate und Umgebung in SDSS, zCOSMOS und anderen tiefen Umfragen. Wir verfolgen einen rein empirischen Ansatz zur Identifizierung jener Merkmale der Galaxieentwicklung, die von den Daten gefordert werden, und untersuchen dann die analytischen Konsequenzen davon. Wir zeigen, dass die differentiellen Effekte von Masse und Umgebung bis zu z \textasciitilde\ 1 vollständig trennbar sind, was zur Idee von zwei distincten Prozessen des "Massen-Quenchings" und "Umgebungs-Quenchings" führt. Der Effekt des Umgebungs-Quenchings bei fester Überdichte ändert sich offensichtlich nicht mit der Epoche bis zu z \textasciitilde\ 1 in zCOSMOS, was darauf hindeutet, dass das Umgebungs-Quenching stattfindet, wenn sich die großräumige Struktur im Universum entwickelt, wahrscheinlich durch das Aufhören der Sternentstehung in 30\%-70\% der Satellitengalaxien. Im Gegensatz dazu scheint das Massen-Quenching ein dynamischerer Prozess zu sein, der durch eine Quenching-Rate gesteuert wird. Wir zeigen, dass die beobachtete Konstanz des Schechter M* und α\_s für Sternentstehungsgalaxien verlangt, dass das Quenching von Galaxien rund um und oberhalb von M* einer Rate folgen muss, die statistisch proportional zu ihren Sternentstehungsraten ist (oder eine solche Abhängigkeit eng nachahmt). Wir postulieren dann, dass dieses einfache Massen-Quenching-Gesetz tatsächlich über einen viel breiteren Bereich der Sternmasse (2 dex) und kosmischen Zeit gilt. Wir zeigen, dass die Kombination dieser beiden Quenching-Prozesse plus einige zusätzliche Quenching-Effekte durch Verschmelzungen natürlich (1) eine quasi-statische einzelne Schechter-Massenfunktion für Sternentstehungsgalaxien mit einem exponentiellen Abschneiden bei einem Wert M* erzeugt, der eindeutig durch die Proportionalitätskonstante zwischen der Sternentstehungs- und der Massen-Quenching-Rate festgelegt ist, und (2) eine doppelte Schechter-Funktion für passive Galaxien mit zwei Komponenten. Die dominante Komponente (bei hohen Massen) wird durch Massen-Quenching erzeugt und hat genau dasselbe M* wie die Sternentstehungsgalaxien, aber eine leuchtschwache Endsteigung, die sich um Δα\_s \textasciitilde\ 1 unterscheidet. Die andere Komponente wird durch Umgebungseffekte erzeugt und hat dasselbe M* und α\_s wie die Sternentstehungsgalaxien, aber eine Amplitude, die stark von der Umgebung abhängt. Nachfolgende Verschmelzungen von gequenchten Galaxien werden diese Vorhersagen in etwas dichteren Umgebungen etwas modifizieren, indem sie M* leicht erhöhen und α\_s etwas negativer machen. All diese detaillierten quantitativen Wechselbeziehungen zwischen den Schechter-Parametern der Sternentstehungs- und passiven Galaxien über einen breiten Bereich von Umgebungen werden tatsächlich mit hoher Genauigkeit in SDSS beobachtet, was starke Unterstützung für unser einfaches empirisch basiertes Modell liefert. Wir finden, dass die Menge an nach dem Quenching stattfindendem "trockenem Verschmelzen", das stattgefunden haben könnte, stark eingeschränkt ist. Unser Modell liefert eine Vorhersage für die Massenfunktion der Population von transitorischen Objekten, die im Prozess des Quenchens sind. Unsere einfachen empirischen Gesetze für das Aufhören der Sternentstehung in Galaxien erzeugen auch natürlich den "anti-hierarchischen" Verlauf des mittleren Alters mit der Masse für passive Galaxien sowie die qualitative Variation der Entstehungszeitskala, die durch die relativen α-Element-Gehalte angedeutet wird.},
    url = "https://doi.org/10.1088/0004-637x/721/1/193",
    doi = "10.1088/0004-637x/721/1/193",
    openalex = "W2074106980",
    references = "doi101046j13658711200306291x, doi101046j13658711200306897x, doi101086154079, doi101086301513, doi101086308692, doi101086376392, doi101088006700491822543, doi101111j13652966200407881x, doi101146annurevastro341749, openalexw3100024326"
}

Viele Arten erleben anhaltende Umweltveränderungen, die hauptsächlich auf menschliche Aktivitäten zurückzuführen sind. Die ungewöhnliche Geschwindigkeit und das Ausmaß anthropogener Umweltveränderungen können die Kapazität entwicklungsbiologischer, genetischer und demografischer Mechanismen übersteigen, die sich Populationen entwickelt haben, um mit Umweltveränderungen umzugehen. Um die Grenzen der Bestandsbeständigkeit zu verstehen, präsentieren wir ein einfaches evolutionäres Modell für die kritische Rate der Umweltveränderung, ab der eine Population abnehmen und aussterben muss. Wir verwenden dieses Modell, um die Hauptbestimmanten des Aussterberisikos in einer sich verändernden Umwelt hervorzuheben und Forschungsbedürfnisse für verbesserte Vorhersagen basierend auf projizierten Änderungen in Umweltvariablen zu identifizieren. Zwei Schlüsselparameter, die die Umwelt mit der Populationsbiologie verbinden, haben noch nicht die erforderliche Aufmerksamkeit erhalten. Phänotypische Plastizität, der direkte Einfluss der Umwelt auf die Entwicklung individueller Phänotypen, wird zunehmend als wichtiger Bestandteil phänotypischer Veränderungen in der Natur betrachtet und sollte in Modellen der Bestandsbeständigkeit berücksichtigt werden. Die Umweltsensibilität der Selektion, die Änderung des optimalen Phänotyps mit der Umwelt, bedarf nach wie vor einer entscheidenden empirischen Bewertung. Wir verwenden Umwelttoleranzkurven und andere Beispiele ökologischer und evolutionärer Reaktionen auf den Klimawandel, um zu veranschaulichen, wie diese mechanistischen Ansätze für prädiktive Zwecke entwickelt werden können.

@article{doi101371journalpbio1000357,
    author = "Chevin, Luis‐Miguel und Lande, Russell und Mace, Georgina M.",
    title = "Anpassung, Plastizität und Aussterben in einer sich verändernden Umwelt: Hin zu einer prädiktiven Theorie",
    year = "2010",
    journal = "PLoS Biology",
    abstract = "Viele Arten erleben anhaltende Umweltveränderungen, die hauptsächlich auf menschliche Aktivitäten zurückzuführen sind. Die ungewöhnliche Geschwindigkeit und das Ausmaß anthropogener Umweltveränderungen können die Kapazität entwicklungsbiologischer, genetischer und demografischer Mechanismen übersteigen, die sich Populationen entwickelt haben, um mit Umweltveränderungen umzugehen. Um die Grenzen der Bestandsbeständigkeit zu verstehen, präsentieren wir ein einfaches evolutionäres Modell für die kritische Rate der Umweltveränderung, ab der eine Population abnehmen und aussterben muss. Wir verwenden dieses Modell, um die Hauptbestimmanten des Aussterberisikos in einer sich verändernden Umwelt hervorzuheben und Forschungsbedürfnisse für verbesserte Vorhersagen basierend auf projizierten Änderungen in Umweltvariablen zu identifizieren. Zwei Schlüsselparameter, die die Umwelt mit der Populationsbiologie verbinden, haben noch nicht die erforderliche Aufmerksamkeit erhalten. Phänotypische Plastizität, der direkte Einfluss der Umwelt auf die Entwicklung individueller Phänotypen, wird zunehmend als wichtiger Bestandteil phänotypischer Veränderungen in der Natur betrachtet und sollte in Modellen der Bestandsbeständigkeit berücksichtigt werden. Die Umweltsensibilität der Selektion, die Änderung des optimalen Phänotyps mit der Umwelt, bedarf nach wie vor einer entscheidenden empirischen Bewertung. Wir verwenden Umwelttoleranzkurven und andere Beispiele ökologischer und evolutionärer Reaktionen auf den Klimawandel, um zu veranschaulichen, wie diese mechanistischen Ansätze für prädiktive Zwecke entwickelt werden können.",
    url = "https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1000357",
    doi = "10.1371/journal.pbio.1000357",
    openalex = "W2122485236",
    references = "doi101007bf00344996, doi101007bf00384576, doi101073pnas0709472105, doi101111j13652435200701283x, doi101111j1365294x200703428x, doi101111j14610248200801277x, doi101111j155856461983tb00236x, doi101111j155856461984tb00302x, doi101111j155856461985tb00391x, doi101126science3420403, doi1023072408842, doi105860choice301495"
}