Entorno

@book{young1938the8,
    author = "Young, J. Z",
    title = "La evolución del sistema nervioso y de la relación entre el organismo y el ambiente, en de Beer, G. R., ed., Evolución",
    year = "1938",
    publisher = "Ensayos sobre aspectos de la biología evolutiva, presentado al profesor E.S. Goodrich en su 70 cumpleaños: Oxford, Clarendon Press, p. 179-204",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Young, J. Z., 1938, La evolución del sistema nervioso y de la relación entre el organismo y el ambiente, en de Beer, G. R., ed., Evolución: Ensayos sobre aspectos de la biología evolutiva, presentado al profesor E.S. Goodrich en su 70 cumpleaños: Oxford, Clarendon Press, p. 179-204.}"
}

@misc{ayala1968genotype1,
    author = "Ayala, F. J",
    title = "Genotipo, ambiente y número de población",
    year = "1968",
    howpublished = "Science, v. 162, p. 1453-1459",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Ayala, F. J., 1968, Genotipo, ambiente y número de población: Science, v. 162, p. 1453-1459.}"
}

@book{drake1968evolution2,
    author = "Drake, E. T",
    title = "Evolución y medio ambiente",
    year = "1968",
    publisher = "New Haven, Connecticut, Yale University Press, 478 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Drake, E. T., 1968, Evolution and environment: New Haven, Connecticut, Yale University Press, 478 p.}"
}

@article{bernard1970evolution,
    author = "Bernard, E.A.",
    title = "Evolución y medio ambiente",
    year = "1970",
    journal = "Paleogeografía, Paleoclimatología, Paleoecología",
    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 = "Química y el entorno del hombre",
    year = "1974",
    howpublished = "Boston, Houghton Mifflin",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Fuller, E. C., 1974, Química y el entorno del hombre: 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 = "Fisiología Animal, Adaptación y Entorno",
    year = "1979",
    publisher = "Cambridge, Cambridge University Press",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Schmidt-Nielsen, K., 1979, Fisiología Animal, Adaptación y Entorno: Cambridge, Cambridge University Press.}"
}

@book{panchen1980the5,
    author = "Panchen, A. L",
    title = "El entorno terrestre y el origen de los vertebrados terrestres",
    year = "1980",
    publisher = "Nueva York, Academic Press",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Panchen, A. L., 1980, El entorno terrestre y el origen de los vertebrados terrestres: Nueva York, Academic Press.}"
}

Los estudios sobre la variación espacial en el entorno se han centrado principalmente en cómo se puede mantener la variación genética. Muchos modelos genéticos de un solo locus han abordado este problema, pero, por varias razones, estos modelos no son directamente aplicables a rasgos cuantitativos (poligénicos). Una razón es que, para los caracteres que varían continuamente, también es de interés la evolución del fenotipo medio expresado en diferentes entornos (la norma de reacción). Nuestros modelos genéticos cuantitativos describen la evolución de la respuesta fenotípica al entorno, también conocida como plasticidad fenotípica (Gause, 1947), e ilustran cómo la norma de reacción (Schmalhausen, 1949) puede ser moldeada por la selección. Estos modelos utilizan la relación estadística que existe entre la interacción genotipo-entorno y la correlación genética para describir la evolución del fenotipo medio bajo selección suave y dura en entornos de grano grueso. Al igual que las correlaciones genéticas entre caracteres dentro de un solo entorno pueden restringir la respuesta a la selección simultánea, también puede hacerlo una correlación genética entre los estados de un carácter que se expresan en dos entornos. A menos que la correlación genética entre entornos sea ± 1, la variación poligénica se agota, o existe un costo para la plasticidad, las poblaciones panmícticas bajo una función de aptitud bivariada eventualmente alcanzarán el fenotipo medio óptimo para un carácter dado en cada entorno. Sin embargo, correlaciones positivas o negativas muy altas pueden ralentizar sustancialmente la tasa de evolución y pueden producir una maladaptación temporal en un entorno antes de que finalmente se alcance el fenotipo conjunto óptimo. Las trayectorias evolutivas bajo selección dura y suave pueden diferir: en la selección dura, los entornos con la aptitud media inicial más alta contribuyen con más individuos al pool de apareamiento. Tanto en la selección dura como en la suave, la evolución hacia el óptimo en un entorno raro es mucho más lenta que en uno común. Un modelo de población subdividida revela que la restricción de la migración puede facilitar la adaptación local. Sin embargo, a menos que no haya migración o se cumpla uno de los casos especiales discutidos para las poblaciones panmícticas, no se mantendrá ninguna variación geográfica en la norma de reacción en el equilibrio. Se discuten las implicaciones de estos resultados para la interpretación de los patrones espaciales de variación fenotípica en poblaciones naturales.

@article{doi101111j155856461985tb00391x,
    author = "Via, Sara y Lande, Russell",
    title = "INTERACCIÓN GENOTIPO-ENTORNO Y LA EVOLUCIÓN DE LA PLASTICIDAD FENOTÍPICA",
    year = "1985",
    journal = "Evolution",
    abstract = "Los estudios sobre la variación espacial en el entorno se han centrado principalmente en cómo se puede mantener la variación genética. Muchos modelos genéticos de un solo locus han abordado este problema, pero, por varias razones, estos modelos no son directamente aplicables a rasgos cuantitativos (poligénicos). Una razón es que, para los caracteres que varían continuamente, también es de interés la evolución del fenotipo medio expresado en diferentes entornos (la norma de reacción). Nuestros modelos genéticos cuantitativos describen la evolución de la respuesta fenotípica al entorno, también conocida como plasticidad fenotípica (Gause, 1947), e ilustran cómo la norma de reacción (Schmalhausen, 1949) puede ser moldeada por la selección. Estos modelos utilizan la relación estadística que existe entre la interacción genotipo-entorno y la correlación genética para describir la evolución del fenotipo medio bajo selección suave y dura en entornos de grano grueso. Al igual que las correlaciones genéticas entre caracteres dentro de un solo entorno pueden restringir la respuesta a la selección simultánea, también puede hacerlo una correlación genética entre los estados de un carácter que se expresan en dos entornos. A menos que la correlación genética entre entornos sea ± 1, la variación poligénica se agota, o existe un costo para la plasticidad, las poblaciones panmícticas bajo una función de aptitud bivariada eventualmente alcanzarán el fenotipo medio óptimo para un carácter dado en cada entorno. Sin embargo, correlaciones positivas o negativas muy altas pueden ralentizar sustancialmente la tasa de evolución y pueden producir una maladaptación temporal en un entorno antes de que finalmente se alcance el fenotipo conjunto óptimo. Las trayectorias evolutivas bajo selección dura y suave pueden diferir: en la selección dura, los entornos con la aptitud media inicial más alta contribuyen con más individuos al pool de apareamiento. Tanto en la selección dura como en la suave, la evolución hacia el óptimo en un entorno raro es mucho más lenta que en uno común. Un modelo de población subdividida revela que la restricción de la migración puede facilitar la adaptación local. Sin embargo, a menos que no haya migración o se cumpla uno de los casos especiales discutidos para las poblaciones panmícticas, no se mantendrá ninguna variación geográfica en la norma de reacción en el equilibrio. Se discuten las implicaciones de estos resultados para la interpretación de los patrones espaciales de variación fenotípica en poblaciones naturales.",
    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. y Semikhatov, M. A",
    title = "Asociación de microfósiles Omakhta del Ripheano Inferior de Siberia Oriental",
    year = "1989",
    howpublished = "ambientes de composición y formación [en ruso]: Izvestia Akadamie Nauk SSSR Series Geol., v. 5, p. 36-54",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Weiss, A. F., y Semikhatov, M. A., 1989, Asociación de microfósiles Omakhta del Ripheano Inferior de Siberia Oriental: ambientes de composición y formación [en ruso]: Izvestia Akadamie Nauk SSSR Series Geol., v. 5, p. 36-54.}"
}

@article{doi1023071485903,
    author = "Berggren, William A. y Tsuchi, Ryiuchi e Ingle, James C.",
    title = "Pacific Neogene: Ambiente, Evolución y Eventos",
    year = "1993",
    journal = "Micropaleontología",
    url = "https://doi.org/10.2307/1485903",
    doi = "10.2307/1485903",
    openalex = "W1538093094"
}

@incollection{crossref1994evolution,
    title = "Evolución y medio ambiente",
    year = "1994",
    booktitle = "Nuevas perspectivas sobre un planeta antiguo",
    url = "https://doi.org/10.1017/cbo9781139174114.026",
    doi = "10.1017/cbo9781139174114.026",
    openalex = "W2483247563",
    pages = "348-370"
}

Estudiamos los perfiles de densidad de halos de materia oscura en una simulación de N-cuerpos de alta resolución de una cosmología LCDM. Nuestra muestra estadística contiene 5000 halos en el rango 10 11 10 14 h 21 M (Y y la resolución permite estudiar subhalos dentro de halos anfitriones. Los perfiles se parametrizan mediante una forma NFW con dos parámetros, un radio interno r s y un radio virial R vir, y definimos la concentración del halo c vir; R vir ar s X Primero, encontramos que, para una masa de halo dada, la dependencia con el corrimiento al rojo de la concentración mediana es c vir G 1 1 z 21 X Esto corresponde a r s z, constanteY y es contrario a sospechas anteriores de que c vir no varía mucho con el corrimiento al rojo. Las implicaciones son que se predice que las galaxias de alto corrimiento al rojo serán más extendidas y más tenues de lo esperado anteriormente. Segundo, encontramos que la dispersión en los perfiles de halos es grande, con una 1s Dlog c vir 0X18 a una masa dada, correspondiente a una dispersión en las velocidades de rotación máximas de DV max aV max 0X12X Discutimos las implicaciones para modelar la relación TullyFisher, que tiene una dispersión intrínseca reportada menor. Tercero, los subhalos y halos en entornos densos tienden a ser más concentrados que los halos aislados y muestran una mayor dispersión. Estos resultados sugieren que c vir es un parámetro esencial para la teoría de modelado de galaxias, y discutimos brevemente las implicaciones para la universalidad de la relación Tully Fisher, la formación de galaxias de baja luminosidad superficial y el origen de la secuencia de Hubble. Presentamos un tratamiento analítico mejorado de la formación de halos que se ajusta a las relaciones medidas entre los parámetros de los halos y su dependencia con el corrimiento al rojo, y por lo tanto puede servir para estudios semianalíticos de la formación de galaxias.

@article{doi101046j13658711200104068x,
    author = "Bullock, James S. y Kolatt, Tsafrir y Sigad, Yair y Somerville, Rachel S. y Kravtsov, Andrey V. y Klypin, A. A. y Primack, Joel R. y Dekel, Avishai",
    title = "Perfiles de halos oscuros: evolución, dispersión y entorno",
    year = "2001",
    journal = "Monthly Notices of the Royal Astronomical Society",
    abstract = "Estudiamos los perfiles de densidad de halos de materia oscura en una simulación de N-cuerpos de alta resolución de una cosmología LCDM. Nuestra muestra estadística contiene 5000 halos en el rango 10 11 10 14 h 21 M (Y y la resolución permite estudiar subhalos dentro de halos anfitriones. Los perfiles se parametrizan mediante una forma NFW con dos parámetros, un radio interno r s y un radio virial R vir, y definimos la concentración del halo c vir; R vir ar s X Primero, encontramos que, para una masa de halo dada, la dependencia con el corrimiento al rojo de la concentración mediana es c vir G 1 1 z 21 X Esto corresponde a r s z, constanteY y es contrario a sospechas anteriores de que c vir no varía mucho con el corrimiento al rojo. Las implicaciones son que se predice que las galaxias de alto corrimiento al rojo serán más extendidas y más tenues de lo esperado anteriormente. Segundo, encontramos que la dispersión en los perfiles de halos es grande, con una 1s Dlog c vir 0X18 a una masa dada, correspondiente a una dispersión en las velocidades de rotación máximas de DV max aV max 0X12X Discutimos las implicaciones para modelar la relación TullyFisher, que tiene una dispersión intrínseca reportada menor. Tercero, los subhalos y halos en entornos densos tienden a ser más concentrados que los halos aislados y muestran una mayor dispersión. Estos resultados sugieren que c vir es un parámetro esencial para la teoría de modelado de galaxias, y discutimos brevemente las implicaciones para la universalidad de la relación Tully Fisher, la formación de galaxias de baja luminosidad superficial y el origen de la secuencia de Hubble. Presentamos un tratamiento analítico mejorado de la formación de halos que se ajusta a las relaciones medidas entre los parámetros de los halos y su dependencia con el corrimiento al rojo, y por lo tanto puede servir para estudios semianalíticos de la formación de galaxias.",
    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. y Neitz, A.W.H.",
    title = "Adaptación de garrapatas a un ambiente de alimentación sanguínea: evolución desde una perspectiva funcional",
    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"
}

Exploramos las simples interrelaciones entre masa, tasa de formación estelar y entorno en SDSS, zCOSMOS y otros sondeos profundos. Adoptamos un enfoque puramente empírico para identificar aquellas características de la evolución galáctica que son exigidas por los datos y luego exploramos las consecuencias analíticas de estas. Mostramos que los efectos diferenciales de la masa y el entorno son completamente separables hasta z ~ 1, lo que lleva a la idea de dos procesos distintos de "apagado por masa" y "apagado por entorno". El efecto del apagado por entorno, a densidad de sobreexceso fija, evidentemente no cambia con la época hasta z ~ 1 en zCOSMOS, sugiriendo que el apagado por entorno ocurre a medida que se desarrolla la estructura a gran escala en el universo, probablemente a través de la cesación de la formación estelar en el 30%-70% de las galaxias satélite. En contraste, el apagado por masa parece ser un proceso más dinámico, gobernado por una tasa de apagado. Mostramos que la constancia observada de la M* y α_s de Schechter para galaxias formadoras de estrellas exige que el apagado de galaxias alrededor y por encima de M* deba seguir una tasa que sea estadísticamente proporcional a sus tasas de formación estelar (o imitar muy de cerca tal dependencia). Luego postulamos que esta simple ley de apagado por masa de hecho se mantiene en un rango mucho más amplio de masa estelar (2 dex) y tiempo cósmico. Mostramos que la combinación de estos dos procesos de apagado, más algún apagado adicional debido a fusiones, produce naturalmente (1) una función de masa de Schechter única cuasi-estática para galaxias formadoras de estrellas con un corte exponencial en un valor M* que está fijado de manera única por la constante de proporcionalidad entre las tasas de apagado por formación estelar y por masa, y (2) una función de Schechter doble para galaxias pasivas con dos componentes. El componente dominante (en masas altas) es producido por el apagado por masa y tiene exactamente la misma M* que las galaxias formadoras de estrellas, pero una pendiente del extremo tenue que difiere en Δα_s ~ 1. El otro componente es producido por efectos de entorno y tiene la misma M* y α_s que las galaxias formadoras de estrellas, pero una amplitud que depende fuertemente del entorno. La posterior fusión de galaxias apagadas modificará estas predicciones algo en los entornos más densos, aumentando ligeramente M* y haciendo que α_s sea ligeramente más negativo. Todas estas interrelaciones cuantitativas detalladas entre los parámetros de Schechter de las galaxias formadoras de estrellas y pasivas, a través de un amplio rango de entornos, se ven de hecho con alta precisión en SDSS, brindando un fuerte apoyo a nuestro modelo simple basado empíricamente. Encontramos que la cantidad de "fusión seca" posterior al apagado que podría haber ocurrido está bastante restringida. Nuestro modelo da una predicción para la función de masa de la población de objetos transitorios que están en el proceso de ser apagados. Nuestras leyes empíricas simples para la cesación de la formación estelar en galaxias también producen naturalmente la evolución "antijerárquica" de la edad media con la masa para galaxias pasivas, así como la variación cualitativa del tiempo de formación indicada por las abundancias relativas de elementos alfa.

@article{doi1010880004637x7211193,
    author = "Peng, Yingjie and Lilly, S. J. and Kovač, Katarina and Bolzonella, M. and Pozzetti, L. and Renzini, A. and Zamorani, G. and Ilbert, O. and Knobel, C. and Iovino, A. and Maier, C. and Cucciati, O. and Tasca, Lidia and Carollo, C. Marcella and Silverman, John and Kampczyk, P. and de Ravel, L. and Sanders, D. B. and Scoville, Nicholas and Contini, T. and Mainieri, V. and Scodeggio, M. and Kneib, Jean‐Paul and Fèvre, O. Le and Bardelli, S. and Bongiorno, A. and Caputi, K. I. and Coppa, G. and de la Torre, Sylvain and Franzetti, P. and Garilli, B. and Lamareille, Fabrice and Borgne, Jean-Francois Le and Brun, Vincent Le and Mignoli, M. and Montero, Enrique Perez and Pelló, R. and Ricciardelli, E. and Tanaka, M. and Tresse, L. and Vergani, D. and Welikala, Niraj and Zucca, E. and Oesch, Pascal A. and Abbas, U. and Barnes, Luke A. and Bordoloi, Rongmon and Bottini, D. and Cappi, A. and Cassata, P. and Cimatti, Andrea and Fumana, M. and Hasinger, G. and Koekemoer, Anton M. and Leauthaud, Alexei and Maccagni, Dario and Marinoni, C. and McCracken, H. J. and Memeo, Pierdomenico and Meneux, B. and Nair, Preethi and Porciani, C. and Presotto, V. and Scaramella, R.",
    title = "MASA Y ENTORNO COMO MOTORES DE LA EVOLUCIÓN GALÁCTICA EN SDSS Y zCOSMOS Y EL ORIGEN DE LA FUNCIÓN DE SCHECHTER",
    year = "2010",
    journal = "The Astrophysical Journal",
    abstract = {Exploramos las interrelaciones simples entre masa, tasa de formación estelar y entorno en SDSS, zCOSMOS y otros sondeos profundos. Adoptamos un enfoque puramente empírico para identificar aquellas características de la evolución galáctica que son exigidas por los datos y luego exploramos las consecuencias analíticas de estas. Mostramos que los efectos diferenciales de la masa y el entorno son completamente separables hasta z \textasciitilde\ 1, lo que lleva a la idea de dos procesos distintos de "apagado por masa" y "apagado por entorno". El efecto del apagado por entorno, a densidad de sobreexceso fija, evidentemente no cambia con la época hasta z \textasciitilde\ 1 en zCOSMOS, sugiriendo que el apagado por entorno ocurre a medida que se desarrolla la estructura a gran escala en el universo, probablemente a través de la cesación de la formación estelar en el 30%-70% de las galaxias satélite. En contraste, el apagado por masa parece ser un proceso más dinámico, gobernado por una tasa de apagado. Mostramos que la constancia observada de la M* de Schechter y α\_s para las galaxias formadoras de estrellas exige que el apagado de las galaxias alrededor y por encima de M* deba seguir una tasa que sea estadísticamente proporcional a sus tasas de formación estelar (o imitar muy de cerca tal dependencia). Luego postulamos que esta simple ley de apagado por masa de hecho se mantiene en un rango mucho más amplio de masa estelar (2 dex) y tiempo cósmico. Mostramos que la combinación de estos dos procesos de apagado, más algún apagado adicional debido a fusiones, produce naturalmente (1) una función de masa de Schechter única cuasi-estática para las galaxias formadoras de estrellas con un corte exponencial en un valor M* que está fijado de manera única por la constante de proporcionalidad entre las tasas de apagado por formación estelar y por masa y (2) una función doble de Schechter para las galaxias pasivas con dos componentes. El componente dominante (en masas altas) es producido por el apagado por masa y tiene exactamente la misma M* que las galaxias formadoras de estrellas, pero una pendiente del extremo tenue que difiere en Δα\_s \textasciitilde\ 1. El otro componente es producido por efectos de entorno y tiene la misma M* y α\_s que las galaxias formadoras de estrellas, pero una amplitud que depende fuertemente del entorno. Las fusiones posteriores de galaxias apagadas modificarán estas predicciones algo en los entornos más densos, aumentando ligeramente M* y haciendo que α\_s sea ligeramente más negativo. Todas estas interrelaciones cuantitativas detalladas entre los parámetros de Schechter de las galaxias formadoras de estrellas y pasivas, a través de un amplio rango de entornos, se ven de hecho con alta precisión en SDSS, lo que otorga un fuerte apoyo a nuestro modelo simple basado empíricamente. Encontramos que la cantidad de "fusiones secas" posteriores al apagado que podría haber ocurrido está bastante restringida. Nuestro modelo da una predicción para la función de masa de la población de objetos transitorios que están en el proceso de ser apagados. Nuestras leyes empíricas simples para la cesación de la formación estelar en galaxias también producen naturalmente la evolución "antijerárquica" de la edad media con la masa para las galaxias pasivas, así como la variación cualitativa del tiempo de formación indicada por las abundancias relativas de elementos α.},
    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"
}

Muchas especies están experimentando cambios ambientales sostenidos, principalmente debido a las actividades humanas. La tasa y la magnitud inusuales de las alteraciones antropogénicas del medio ambiente pueden exceder la capacidad de los mecanismos de desarrollo, genéticos y demográficos que las poblaciones han evolucionado para hacer frente al cambio ambiental. Para comenzar a comprender los límites de la persistencia de las poblaciones, presentamos un modelo evolutivo simple para la tasa crítica de cambio ambiental más allá de la cual una población debe declinar y extinguirse. Utilizamos este modelo para destacar los principales determinantes del riesgo de extinción en un ambiente cambiante e identificar las necesidades de investigación para mejorar las predicciones basadas en los cambios proyectados en las variables ambientales. Dos parámetros clave que relacionan el medio ambiente con la biología de las poblaciones aún no han recibido suficiente atención. La plasticidad fenotípica, la influencia directa del medio ambiente en el desarrollo de fenotipos individuales, se considera cada vez más un componente importante del cambio fenotípico en la naturaleza y debe incorporarse en los modelos de persistencia de las poblaciones. La sensibilidad ambiental de la selección, el cambio en el fenotipo óptimo con el medio ambiente, aún necesita crucialmente una evaluación empírica. Utilizamos curvas de tolerancia ambiental y otros ejemplos de respuestas ecológicas y evolutivas al cambio climático para ilustrar cómo pueden desarrollarse estos enfoques mecanísticos con fines predictivos.

@article{doi101371journalpbio1000357,
    author = "Chevin, Luis‐Miguel y Lande, Russell y Mace, Georgina M.",
    title = "Adaptación, Plasticidad y Extinción en un Ambiente en Cambio: Hacia una Teoría Predictiva",
    year = "2010",
    journal = "PLoS Biology",
    abstract = "Muchas especies están experimentando cambios ambientales sostenidos, principalmente debido a las actividades humanas. La tasa y la magnitud inusuales de las alteraciones antropogénicas del medio ambiente pueden exceder la capacidad de los mecanismos de desarrollo, genéticos y demográficos que las poblaciones han evolucionado para hacer frente al cambio ambiental. Para comenzar a comprender los límites de la persistencia de las poblaciones, presentamos un modelo evolutivo simple para la tasa crítica de cambio ambiental más allá de la cual una población debe declinar y extinguirse. Utilizamos este modelo para destacar los principales determinantes del riesgo de extinción en un ambiente cambiante e identificar las necesidades de investigación para mejorar las predicciones basadas en los cambios proyectados en las variables ambientales. Dos parámetros clave que relacionan el medio ambiente con la biología de las poblaciones aún no han recibido suficiente atención. La plasticidad fenotípica, la influencia directa del medio ambiente en el desarrollo de fenotipos individuales, se considera cada vez más un componente importante del cambio fenotípico en la naturaleza y debe incorporarse en los modelos de persistencia de las poblaciones. La sensibilidad ambiental de la selección, el cambio en el fenotipo óptimo con el medio ambiente, aún necesita crucialmente una evaluación empírica. Utilizamos curvas de tolerancia ambiental y otros ejemplos de respuestas ecológicas y evolutivas al cambio climático para ilustrar cómo pueden desarrollarse estos enfoques mecanísticos con fines predictivos.",
    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"
}