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Enregistrement W2113964552 · doi:10.1007/s11284-007-0416-6

Contemporary evolution meets conservation biology II: impediments to integration and application

2007· article· en· W2113964552 sur OpenAlexafffund
Michael T. Kinnison, Andrew P. Hendry, Craig A. Stockwell

Notice bibliographique

RevueEcological Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMaine Agricultural and Forest Experiment StationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of DefenseNational Science Foundation
Mots-clésConservation biologyEcologyPopulationBiologyEnvironmental ethicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conservation biology needs to be concerned not just with exogenous threats to populations, but also with the changing nature of populations themselves. In a previous review paper, we highlighted evolution in contemporary time (years to decades) as a largely overlooked aspect of population responses to environmental perturbations. We argued that these responses might affect the fate of natural, managed and exotic populations. In the present review, we discuss issues that may limit the integration of contemporary evolution into conservation biology—with the intent that recognition of these limitations may foster research, discussion and resolution. In particular, we consider (1) alternative perceptions of “evolutionary” and “ecological” time, (2) the role of contemporary evolution as an ecological process, (3) fitness as a bridge between evolution and conservation, and (4) challenges faced by conservation strategies based on gene flow estimation or manipulation. We close by highlighting some situations in which current conservation approaches and contemporary evolution may require reconciliation.

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)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,027
Communication savante0,0140,026
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations61
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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