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Enregistrement W2076429825 · doi:10.1111/eva.12199

Does human‐induced hybridization have long‐term genetic effects? Empirical testing with domesticated, wild and hybridized fish populations

2014· article· en· W2076429825 sur OpenAlexafffund
Andrew Harbicht, Chris C. Wilson, Dylan J. Fraser

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryConcordia University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesMinistry of Natural Resources
Mots-clésBiologyDomesticationFish <Actinopterygii>Evolutionary biologyTerm (time)GeneticsFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current conservation practices exclude human-generated hybridized populations from protection, as the genetic effects of hybridization in the wild have been observed to be long-lasting based on neutral genetic markers and are considered potentially irreversible. Theory, however, predicts otherwise for genes under selection. We transplanted combinations of wild, domesticated and hybridized populations of a fish species to new environments. We then compared survival, phenotypic variation and plasticity to determine whether hybridization affects adaptive potential after multiple generations of selection in the wild. Although the fitness of our hybridized populations at the onset of hybridization cannot be assessed, our results suggest that within five to eleven generations, selection can remove introduced foreign genes from wild populations that have hybridized with domesticated conspecifics. The end result is hybridized populations that, in terms of survival, phenotypic plasticity, mean trait expression and overall general responses to environmental change, closely resemble neighbouring wild populations. These results have important implications for considering the potential conservation value of hybridized populations and illustrate the effectiveness of selection in a local environment.

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)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations42
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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