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Enregistrement W1897074823 · doi:10.1002/ece3.1562

Comparative genetic diversity in a sample of pony breeds from the U.K. and North America: a case study in the conservation of global genetic resources

2015· article· en· W1897074823 sur OpenAlexaffabout
Clare L. Winton, Y. Plante, Pamela Hind, Robert McMahon, Matthew Hegarty, Neil McEwan, M. C. G. Davies Morel, Charly Morgan, W. Powell, Deborah M. Nash

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAberystwyth University
Mots-clésPonyBreedGenetic diversityGeographyGenealogyFounder effectMicrosatelliteEvolutionary biologyPopulationBiologyDiversity (politics)Effective population sizeIrishEthnologyZoologyDemographyEcologyGeneticsHistorySociologyArchaeologyAnthropologyAlleleHaplotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most species exist as subdivided ex situ daughter population(s) derived from a single original group of individuals. Such subdivision occurs for many reasons both natural and manmade. Traditional British and Irish pony breeds were introduced to North America (U.S.A. and Canada) within the last 150 years, and subsequently equivalent breed societies were established. We have analyzed selected U.K. and North American equivalent pony populations as a case study for understanding the relationship between putative source and derived subpopulations. Diversity was measured using mitochondrial DNA and a panel of microsatellite markers. Genetic signatures differed between the North American subpopulations according to historical management processes. Founder effect and stochastic drift was apparent, particularly pronounced in some breeds, with evidence of admixture of imported mares of different North American breeds. This demonstrates the importance of analysis of subpopulations to facilitate understanding the genetic effects of past management practices and to lead to informed future conservation strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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