MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983650458 · doi:10.1086/666000

Niche Specialization Influences Adaptive Phenotypic Plasticity in the Threespine Stickleback

2012· article· en· W1983650458 sur OpenAlexafffund
Richard Svanbäck, Dolph Schluter

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVetenskapsrådet
Mots-clésGeneralist and specialist speciesGasterosteusBiologySticklebackPhenotypic plasticitySympatric speciationLimnetic zoneEcological nicheEcologyNichePopulationNiche differentiationEvolutionary biologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenotypic plasticity may be favored in generalist populations if it increases niche width, even in temporally constant environments. Phenotypic plasticity can increase the frequency of extreme phenotypes in a population and thus allow it to make use of a wide resource spectrum. Here we test the prediction that generalist populations should be more plastic than specialists. In a common-garden experiment, we show that solitary, generalist populations of threespine sticklebacks inhabiting small coastal lakes of British Columbia have a higher degree of morphological plasticity than the more specialized sympatric limnetic and benthic species. The ancestral marine stickleback showed low levels of plasticity similar to those of sympatric sticklebacks, implying that the greater plasticity of the generalist population has evolved recently. Measurements of wild populations show that those with mean trait values intermediate between the benthic and limnetic values indeed have higher morphological variation. Our data indicate that plasticity can evolve rapidly after colonization of a new environment in response to changing niche use.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations104
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe American NaturalistMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207