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Enregistrement W1993996980 · doi:10.1086/665388

Variation in Thermal Performance among Insect Populations

2012· review· en· W1993996980 sur OpenAlexaff
Brent J. Sinclair, Caroline M. Williams, John S. Terblanche

Notice bibliographique

RevuePhysiological and Biochemical Zoology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)BiologyPopulationInsectEcologyEvolutionary biologyRange (aeronautics)Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among-population variation in insect thermal performance is important for understanding patterns and mechanisms of evolution and predicting insect responses to altered climate regimes in future or novel environments. Here we review and discuss several key examples of among-population variation in insect thermal performance, including latitudinal gradients in chill coma recovery time, variation in energy consumption and metabolic biochemistry, rapid changes in thermal biology with range expansion in invasive and introduced species, and potential constraints on variation in thermal performance traits. This review highlights that while there is substantial evidence for among-population variation that is generally correlated with local climate regimes, neither the underlying mechanisms nor the implications for whole-animal fitness in the field are well understood. We also discuss the potential limitations of interpreting evolved variation among populations and argue for a genes-to-environment approach to population-level variation in thermal biology of insects.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,179 · 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.

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

Citations207
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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