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Enregistrement W1969710524 · doi:10.4141/cjps08231

Effect of habitat fragmentation on the genetic diversity of <i>Stipa krylovii</i> Reshov. in an agro-pastoral ecotone in northern China

2009· article· en· W1969710524 sur OpenAlexvenueno aff
Sisi Zheng, Zhimin Cao, K Wang, Mingshui Zhao, Jia Mi, Xin Sui, Ying Feng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésGenetic diversityEcotonePopulationEcologyBiologyHabitat fragmentationGene flowSteppeGenetic variationFragmentation (computing)Habitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Native grassland in China have been fragmented due to the introduction of agriculture, which has the potential to reduce genetic diversity. In order to understand the potential effects of fragmentation, we conducted a study to examine the genetic diversity between two populations of Stipa krylovii in a typical steppe ecoregion, in northern China. One population was fragmented by farmland (PF) while the second was continuous steppe (PS). The populations were 30 km apart. Genetic diversity was assessed by sampling plants in four geographically similar subpopulations in each population and analyzed for their DNA using the inter-simple sequence repeats (ISSR) markers. Of 50 primers tested, 7 produced 122 amplified bands from 120 individuals, of which 92% (112) were polymorphic. According to the UPGMA dendogram, the four PF subpopulations were grouped separately from the four PS subpopulations. However, AMOVA analysis indicated that habitat fragmentation over the past 50 yr had not changed genetic diversity and variation among S. krylovii populations in an agro-pastoral ecotone in northern China. Therefore, the genetic diversity of this species can be maintained if agriculture disturbance is not increased. Key words: Genetic variation, gene flow, ISSR, fragmented population, non-fragmented population

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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