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Enregistrement W2021067500 · doi:10.1111/1365-2656.12041

Optimal temperature range of a plastic species,<i>Drosophila simulans</i>

2013· article· en· W2021067500 sur OpenAlexafffund
Christopher J. Austin, Amanda J. Moehring

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRange (aeronautics)BiologyDrosophila (subgenus)EcologySpecies distributionZoologyHabitatGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. When a species experiences a new climate, it can adapt in two main ways: become genetically adapted to the new temperature, or adopt a plastic approach that allows it to survive at a range of temperatures. 2. The constraint on fitness for genetically adapted populations that are exposed to a new temperature has been well studied, but the range of optimal temperatures and their effect on fitness has never been examined across the worldwide distribution of a plastic species. 3. Here, we determined the optimum temperature range of 11 populations of the phenotypically plastic species Drosophila simulans. We measured the influence of temperature on eggs, larvae and adults at six temperatures that span the natural range the flies experience during their primary breeding season. We found no correlation between optimum temperature and native temperature, an effect that is not likely due to laboratory maintenance, suggesting that the species has not locally adapted to temperature. 4. We also found that this species had equal survival and reproductive success at most of the temperatures and life stages that we tested, regardless of the native temperature where the flies originated. 5. Thus, this genetically plastic species has an optimum fitness at a surprisingly wide range of temperatures, and is the first example of a cosmopolitan species exhibiting this large amount of plasticity across its sampling distribution.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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