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Enregistrement W2115387919 · doi:10.1073/pnas.0809235106

Human predators outpace other agents of trait change in the wild

2009· article· en· W2115387919 sur OpenAlexaff
Chris T. Darimont, Stephanie M. Carlson, Michael T. Kinnison, Paul C. Paquet, T. E. Reimchen, Christopher C. Wilmers

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCentre for Ecology and Hydrology
Mots-clésPredationBiologyTraitNatural selectionEcologyLife history theoryApex predatorEcosystemPhenotypic traitPhenotypeSelection (genetic algorithm)ZoologyLife historyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The observable traits of wild populations are continually shaped and reshaped by the environment and numerous agents of natural selection, including predators. In stark contrast with most predators, humans now typically exploit high proportions of prey populations and target large, reproductive-aged adults. Consequently, organisms subject to consistent and strong 'harvest selection' by fishers, hunters, and plant harvesters may be expected to show particularly rapid and dramatic changes in phenotype. However, a comparison of the rate at which phenotypic changes in exploited taxa occurs relative to other systems has never been undertaken. Here, we show that average phenotypic changes in 40 human-harvested systems are much more rapid than changes reported in studies examining not only natural (n = 20 systems) but also other human-driven (n = 25 systems) perturbations in the wild, outpacing them by >300% and 50%, respectively. Accordingly, harvested organisms show some of the most abrupt trait changes ever observed in wild populations, providing a new appreciation for how fast phenotypes are capable of changing. These changes, which include average declines of almost 20% in size-related traits and shifts in life history traits of nearly 25%, are most rapid in commercially exploited systems and, thus, have profound conservation and economic implications. Specifically, the widespread potential for transitively rapid and large effects on size- or life history-mediated ecological dynamics might imperil populations, industries, and ecosystems.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,152 · 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

Citations607
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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