MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2072463778 · doi:10.1111/eva.12129

Climate warming and Bergmann's rule through time: is there any evidence?

2013· article· en· W2072463778 sur OpenAlexafffund
Céline Teplitsky, Virginie Millien

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBergmann's ruleClimate changeBiologyEcologyGlobal warmingAdaptive responsePhenotypic plasticityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is expected to induce many ecological and evolutionary changes. Among these is the hypothesis that climate warming will cause a reduction in body size. This hypothesis stems from Bergmann's rule, a trend whereby species exhibit a smaller body size in warmer climates, and larger body size under colder conditions in endotherms. The mechanisms behind this rule are still debated, and it is not clear whether Bergmann's rule can be extended to predict the effects of climate change through time. We reviewed the primary literature for evidence (i) of a decrease in body size in response to climate warming, (ii) that changing body size is an adaptive response and (iii) that these responses are evolutionary or plastic. We found weak evidence for changes in body size through time as predicted by Bergmann's rule. Only three studies investigated the adaptive nature of these size decreases. Of these, none reported evidence of selection for smaller size or of a genetic basis for the size change, suggesting that size decreases could be due to nonadaptive plasticity in response to changing environmental conditions. More studies are needed before firm conclusions can be drawn about the underlying causes of these changes in body size in response to a warming climate.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations205
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvolutionary ApplicationsMême sujetPhysiological and biochemical adaptationsTravaux en français237 207