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Enregistrement W2103926510 · doi:10.1111/j.1420-9101.2010.02069.x

Geographic variation in phenotypic plasticity in response to dissolved oxygen in an African cichlid fish

2010· article· en· W2103926510 sur OpenAlexafffund
Erika Crispo, Lauren J. Chapman

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiologyPhenotypic plasticityAdaptation (eye)Biological dispersalCichlidLocal adaptationGenetic variationZoologyEcologyPlasticityEvolutionary biologyMaternal effectGene flowOffspringFish <Actinopterygii>GeneGeneticsPopulationFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic adaptation and phenotypic plasticity are two ways in which organisms can adapt to local environmental conditions. We examined genetic and plastic variation in gill and brain size among swamp (low oxygen; hypoxic) and river (normal oxygen; normoxic) populations of an African cichlid fish, Pseudocrenilabrus multicolor victoriae. Larger gills and smaller brains should be advantageous when oxygen is low, and we hypothesized that the relative contribution of local genetic adaptation vs. phenotypic plasticity should be related to potential for dispersal between environments (because of gene flow's constraint on local genetic adaptation). We conducted a laboratory-rearing experiment, with broods from multiple populations raised under high-oxygen and low-oxygen conditions. We found that most of the variation in gill size was because of plasticity. However, both plastic and genetic effects on brain mass were detected, as were genetic effects on brain mass plasticity. F(1) offspring from populations with the highest potential for dispersal between environments had characteristically smaller and more plastic brains. This phenotypic pattern might be adaptive in the face of gene flow, if smaller brains and increased plasticity confer higher average fitness across environment types.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations136
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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