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Enregistrement W1992307386 · doi:10.1086/599300

Adaptive Changes in Life History and Survival following a New Guppy Introduction

2009· article· en· W1992307386 sur OpenAlexafffund
Swanne P. Gordon, David N. Reznick, Michael T. Kinnison, M. J. Bryant, Dylan J. Weese, Katja Räsänen, N. Millar, Andrew P. Hendry

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityNational Science Foundation
Mots-clésGuppyBiologyAdaptation (eye)Life history theoryPopulationPredationEcologyLocal adaptationLife historyPoeciliaAdaptive evolutionZoologyEvolutionary biologyDemographyFish <Actinopterygii>FisheryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies of wild populations have shown that phenotypic traits can change adaptively on short timescales, but very few studies have considered coincident changes in major fitness components. We here examine adaptive changes in life-history traits and survival rates for wild guppies introduced into new environments. Female life-history traits in the derived (Damier River) populations diverged from the ancestral (Yarra River) population, as a result of adaptation to predation regime (high vs. low) and other aspects of the local river. Moreover, some components of the derived Damier populations, particularly juveniles, now show higher survival in the Damier than do contemporary representatives from the ancestral Yarra population. These results suggest that adaptive change can improve survival rates after fewer than 10 years (fewer than 30 guppy generations) in a new environment.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,297

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations87
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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