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Enregistrement W2040466877 · doi:10.1146/annurev-animal-022114-110920

Conservation Genetics and Genomics of Amphibians and Reptiles

2015· review· en· W2040466877 sur OpenAlexfundno aff
H. Bradley Shaffer, Müge Gidiş, Evan McCartney‐Melstad, Kevin M. Neal, Hilton M. Oyamaguchi, Marisa Tellez, Erin Toffelmier

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Animal Biosciences · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyMcMaster University
Mots-clésBiologyGenomicsEndangered speciesIdentification (biology)Evolutionary biologyConservation geneticsConservation biologyCaptive breedingEcologyGenomeGeneticsGeneAlleleMicrosatelliteHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amphibians and reptiles as a group are often secretive, reach their greatest diversity often in remote tropical regions, and contain some of the most endangered groups of organisms on earth. Particularly in the past decade, genetics and genomics have been instrumental in the conservation biology of these cryptic vertebrates, enabling work ranging from the identification of populations subject to trade and exploitation, to the identification of cryptic lineages harboring critical genetic variation, to the analysis of genes controlling key life history traits. In this review, we highlight some of the most important ways that genetic analyses have brought new insights to the conservation of amphibians and reptiles. Although genomics has only recently emerged as part of this conservation tool kit, several large-scale data sources, including full genomes, expressed sequence tags, and transcriptomes, are providing new opportunities to identify key genes, quantify landscape effects, and manage captive breeding stocks of at-risk species.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,282 · 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
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

Citations93
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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