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Enregistrement W2051837368 · doi:10.1139/z10-010

Mitochondrial DNA genetic structure transcends natural boundaries in Great Lakes populations of woodland deer mice (Peromyscus maniculatus gracilis)

2010· article· en· W2051837368 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Zachary S. Taylor, Susan M.G. Hoffman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichigan State UniversityUniversity of Minnesota
Mots-clésPeromyscusDeer mouseBiologyEcologyWoodlandMitochondrial DNACladeMammalGene flowRange (aeronautics)Phylogenetic treeZoologyGenetic variationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The landscape of the Great Lakes region has been fragmented since the lakes formed starting about 20 000 years ago. Small mammals, such as deer mice ( Peromyscus maniculatus (Wagner, 1845)), inhabiting the region therefore face barriers to migration and gene flow, which could complicate ongoing range shifts related to climate change. We analyzed DNA sequences for 481 base pairs of the mitochondrial D-loop to compare mouse genetic structure with the fragmented landscape and geological history of the region. Phylogenetic analyses reveal two distinct lineages of mice in the Great Lakes region. The spatial distribution of these two groups is not congruent with the fragmentation of the landscape; rather, a western group is found from Minnesota through the western Upper Peninsula of Michigan, whereas an eastern group spans southern Ontario and the rest of northern Michigan. The genetic data suggest that the eastern clade colonized Michigan through Ontario from a source shared with southern Appalachian mice, but are less informative for the western clade. Together, these findings suggest that the Great Lakes are relatively porous barriers in the long term but may still have implications for the response of small-mammal communities to climate change.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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