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Enregistrement W1986233155 · doi:10.1111/j.1469-7998.2009.00599.x

Modelling the dynamic biogeography of the wildcat: implications for taxonomy and conservation

2009· article· en· W1986233155 sur OpenAlexaff
Andrew C. Kitchener, Erin E. Rees

Notice bibliographique

RevueJournal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeographyPhylogeographyBiologyEcologyMorphometricsLast Glacial MaximumSpecies distributionPleistocenePopulationClimate changeTaxonomy (biology)Genetic divergenceEnvironmental niche modellingHabitatGlacial periodEcological nicheGenetic diversityPhylogeneticsPaleontologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is still no clear consensus on how to relate geographical variation in the morphology and genetics of the globally widespread wildcatFelis silvestristo its taxonomy and systematics. Reconstructing the dynamic biogeography of the wildcat provides insight into how current geographical patterns of morphological and molecular variation may have developed. A geographical information system was used to infer climate‐change influences using a deduced distribution model (DDM) to reconstruct the wildcat's geographical distribution at four points in time from the Last Glacial Maximum [LGM; 18 000 years before present (bp)] until today. The DDM for 9000 bp, when mean global temperatures were 2 °C more than today, provides insight into how current global warming will affect the wildcat's distribution 50–100 years into future. Modelled distributions were assessed against known geographical barriers or unsuitable habitats, which may have separated populations and led to known morphological and genetic divergence. The DDMtodaycorresponds well with known contemporary wildcat distribution records, except where wildcats would be expected to be excluded (e.g. high human population densities, potential competitors, inaccessible islands). The DDMtodayalso corresponds closely with the results of recent studies on skull morphometrics and phylogeography, which support hypothesized colonizations of Africa and Asia from Europe during the late Pleistocene. Although DDM palaeo‐distributions are more uncertain, they correspond to expected dramatic declines in northern Eurasia during the LGM, and significant distributional decline in central Asia, the Sahara and southern Africa, owing to increased aridity during climate cooling. From the DDM9000model moderate global warming is hypothesized to impact minimally on wildcats, except in the Middle East and south‐west Asia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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