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Enregistrement W2024487532 · doi:10.1098/rstb.2003.1390

Impact of Ice Ages on the genetic structure of trees and shrubs

2004· review· en· W2024487532 sur OpenAlexaff
Martin Lascoux, Anna Palmé, Rachid Cheddadi, Robert G. Latta

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesRoyal Society
Mots-clésCoalescent theoryShrubEcologyIce ageBiologyGenetic structureGenetic dataGenetic variationGeographyPhylogeneticsPaleontologyDemographyPopulationGlacial period

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data on the genetic structure of tree and shrub populations on the continental scale have accumulated dramatically over the past decade. However, our ability to make inferences on the impact of the last ice age still depends crucially on the availability of informative palaeoecological data. This is well illustrated by the results from a recent project, during which new pollen fossil maps were established and the variation in chloroplast DNA was studied in 22 European species of trees and shrubs. Species exhibit very different levels of genetic variation between and within populations, and obviously went through very different histories after Ice Ages. However, when palaeoecological data are non-informative, inferences on past history are difficult to draw from entirely genetic data. On the other hand, as illustrated by a study in ponderosa pine, when we can infer the species' history with some certainty, coalescent simulations can be used and new hypotheses can be tested.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations127
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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