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Enregistrement W1968651839 · doi:10.1086/652470

Ontogenetic Change in Genetic Variance in Size Depends on Growth Environment

2010· article· en· W1968651839 sur OpenAlexafffund
Caitlin Dmitriew, Mark W. Blows, Locke Rowe

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésOntogenyBiologyGenetic variationCompensatory growth (organ)Analysis of varianceVariance (accounting)Genetic variabilityEvolutionary biologyZoologyGeneticsStatisticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within populations, the amount of environmental and genetic variation present may differ greatly among traits measured at multiple times over ontogeny. Brief periods of food deprivation are often followed by a period of accelerated (compensatory) growth. Early laboratory studies likewise reported a contraction of genetic variance in size as maturation approached. However, studies of wild populations often contradict these laboratory results. One possibility is that environmentally imposed stress is exposing genetic variance not seen in the laboratory. We tested the effect of rearing environment (high or low food) on genetic variance in size traits measured at two ages in the ladybird beetle Harmonia axyridis. A substantial amount of genetic variance was present in all combinations of rearing environment by ontogenetic stage among males. The pattern of change in male variance in mass over ontogeny was of opposite sign in the two food treatments, which may reflect cryptic genetic variance that is apparent only under stress. The proportion of overall variance that was due to additive genetic effects was much lower in females than in males, which suggests that the underlying genetics of female growth trajectories differs from that males. Our experimental design afforded an initial exploration of the genetics of compensatory growth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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