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Enregistrement W2115226876 · doi:10.1890/es13-00388.1

Biological carryover effects: linking common concepts and mechanisms in ecology and evolution

2014· article· en· W2115226876 sur OpenAlexaff
Constance M. O’Connor, D. Ryan Norris, Glenn T. Crossin, Steven J. Cooke

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of GuelphMcMaster UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganismContext (archaeology)EcologyEcological systems theoryTerm (time)BiologyScale (ratio)Mechanism (biology)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term ‘carryover effect' originally arose from repeated measures clinical experiments. However, the term has more recently been applied to ecological and evolutionary studies, often in migratory systems, which has led to an emphasis on non‐lethal effects across seasons. In this article, we suggest that ecological carryover effects can also occur between life‐history stages, developmental stages, physiological states, or social situations, and each will be associated with a discrete time‐scale. Therefore, we propose the working definition: In an ecological context, carryover effects occur in any situation in which an individual's previous history and experience explains their current performance in a given situation . This concept of carryover effects provides an explicit but highly flexible context for examining the mechanisms that drive non‐lethal interactions between distinct periods of an organism's lifetime, and unites the currently disparate fields investigating these effects in ecological systems. Greater communication among research fields and identifying mechanisms of carryover effects at different time scales will ultimately lead to a better understanding of the factors influencing variation in individual fitness.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,025
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations408
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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