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Enregistrement W2148320987 · doi:10.1139/z01-072

Tarsal asymmetry, trait size, and extreme phenotypes in a sexually size-dimorphic water boatman <i>Callicorixa vulnerata</i>

2001· article· en· W2148320987 sur OpenAlexfundvenueno aff
Patrik Nosil

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyTraitSexual dimorphismFluctuating asymmetryPhenotypeSelection (genetic algorithm)Sexual selectionStabilizing selectionEvolutionary biologyGeneticsZoologyGeneGenetic variation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluctuating asymmetry (FA) in morphological traits can vary with the size of characters and the mode of selection acting on them. In a previous study, mid-leg tarsal FA (tarsal spine number and tarsal length) in the water boatman Callicorixa vulnerata was inversely related to fitness in both sexes. The mid-legs of water boatmen are used to cling to bottom substrate during underwater feeding and if under stabilizing selection, extreme phenotypes are predicted to exhibit elevated FA. In this study, it is shown that water boatmen with large or small mid-leg tarsal traits tend to have higher levels of tarsal FA than modal phenotypes, possibly because of increased homozygosity, poor genomic balance, or greater stress during development in extreme phenotypes. This relationship suggests selection against asymmetry per se will indirectly impose stabilizing selection on trait size. Regression analyses revealed that the relationship between FA and trait size differed between the sexes and was best described by a U-shaped distribution in females but by a relatively flat, negative linear association in males. These results indicate possible directional selection on male tarsal traits. Alternatively, they suggest associations between FA and trait size do not always reflect the mode of selection acting on a trait.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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