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Enregistrement W2104590028 · doi:10.1111/j.1558-5646.2012.01605.x

NEXT-GENERATION STUDIES OF MATING SYSTEM EVOLUTION

2012· article· en· W2104590028 sur OpenAlexafffund
Michael W. Hart

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencySimon Fraser UniversityGenome British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences Centre
Mots-clésBiologyReproductive isolationEvolutionary biologyGameteMatingMating systemSelection (genetic algorithm)Molecular evolutionGeneSexual selectionGeneticsPhylogeneticsSpermPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The specificity of mate selection can vary from wantonly indiscriminate to extraordinarily choosy, and depends in large part on molecules expressed on the surfaces of sperm and eggs. Understanding the evolution of this specificity of gamete recognition leads to important insights into the evolution of reproductive isolation and speciation. One productive area of research has focused on genes that encode gamete recognition proteins in broadcast-spawning marine invertebrates. These gene products are relatively accessible to biochemical and cellular analyses of expression and function, and they mediate almost all of the elements of mate selection and specificity between males and females of such species. However, genetic analyses of their evolution are currently limited to a few combinations of molecules and taxa, and may miss the broader view of adaptive responses to selection on mating specificity across many genes and many types of mating systems. A transcriptomic study shows how next-generation sequencing methods and analyses could relatively easily broaden such studies to more clades, deepen those studies to include more of the interacting molecular parts that mediate gamete recognition, and eventually lead to a more complete understanding of the molecular basis for mating system variation and its evolutionary response to selection.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,176 · 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'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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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