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Enregistrement W1974759755 · doi:10.1086/524956

Factors Affecting the Evolution of Bleaching Resistance in Corals

2007· article· en· W1974759755 sur OpenAlexafffund
Troy Day, Laura Nagel, Madeleine J. H. van Oppen, M. Julian Caley

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMarine and Tropical Sciences Research FacilityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAustralian Government
Mots-clésBiologyCoral bleachingSymbiosisEcologyResistance (ecology)CoralInterspecific competitionAsexual reproductionCoral reefSexual reproductionTrade-offEvolutionary dynamicsEvolutionary biologySymbiodiniumGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a mathematical model of coevolutionary interactions between partners in a coral-algae mutualistic symbiosis. Our goal is to better understand factors affecting the potential evolution of bleaching resistance in corals in response to increased average sea temperatures. We explore the evolutionary consequences of four factors: (i) trade-offs among fitness components, (ii) different proximate mechanisms of coral bleaching, (iii) the genetic determination of bleaching resistance, and (iv) the mode of sexual reproduction. We show that traits in mutualistic symbioses, such as thermal tolerance in corals, are potentially subject to novel kinds of evolutionary constraints and that these constraints are mediated by ecological dynamics. We also show that some proximate mechanisms of bleaching yield faster evolutionary responses to temperature stress and that the nature of interspecific control of bleaching resistance and the mode of sexual reproduction interact to strongly influence the rate of spread of resistance alleles. These qualitative theoretical results highlight important future directions for empirical research in order to quantify the potential for coral reefs to evolve resistance to thermal stress.

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)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations49
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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