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Enregistrement W2146259681 · doi:10.1111/j.1420-9101.2011.02362.x

Approximate Bayesian computation reveals the factors that influence genetic diversity and population structure of foxsnakes

2011· article· en· W2146259681 sur OpenAlexafffund
Jeffrey R. Row, Ronald J. Brooks, Carrie A MacKinnon, Ann Marie Lawson, Brian I. Crother, Mary E. White, Stephen C. Lougheed

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of GuelphQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWorld Wildlife Fund
Mots-clésBiologyGenetic diversityApproximate Bayesian computationGenetic structureEcologyPopulationPhylogeographyEvolutionary biologyRange (aeronautics)Demographic historyEffective population sizeHabitat fragmentationMicrosatelliteBiodiversityDemographyPhylogenetic treeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary geographical range and patterns of genetic diversity within species reflect complex interactions between multiple factors acting across spatial and temporal scales, and it is notoriously difficult to disentangle causation. Here, we quantify patterns of genetic diversity and genetic population structure using mitochondrial DNA sequences (101 individuals, cytochrome b) and microsatellites (816 individuals, 12 loci) and use Approximate Bayesian computation methods to test competing models of the demographic history of eastern and western foxsnakes. Our analyses indicate that post-glacial colonization and past population declines, probably caused by the infilling of deciduous forest and cooler temperatures since the mid-Holocene, largely underpin large-scale genetic patterns for foxsnakes. At finer geographical scales, our results point to more recent anthropogenic habitat loss as having accentuated genetic population structure by causing further declines and fragmentation.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,253

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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