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Enregistrement W2155753244 · doi:10.1111/j.1420-9101.2007.01350.x

This is<i>not</i>déjà vu all over again: male guppy colour in a new experimental introduction

2007· article· en· W2155753244 sur OpenAlexafffund
N. KARIM, Swanne P. Gordon, Amy K. Schwartz, Andrew P. Hendry

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésPoeciliaGuppyBiologyPredationPoeciliidaeGenetic divergenceOrange (colour)Divergence (linguistics)ZoologyEcologyEvolutionary biologyFish <Actinopterygii>PopulationGenetic diversityDemographyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use an experimental introduction in nature to examine factors that influence parallel evolution. In 1996, 200 high-predation guppies (Poecilia reticulata) from the Yarra River were introduced into the Damier River, which previously lacked guppies. Eight years later, we quantified the colour of wild-caught guppies ('phenotypic' divergence) and lab-reared guppies ('genetic' divergence) from low- and high-predation environments in both rivers. Phenotypic and genetic divergence between predation environments within the Yarra was evident for black and for orange. Phenotypic divergence within the Damier was parallel to the Yarra for black but not for orange. Genetic divergence was absent between predation environments within the Damier, but was evident when comparing both Damier populations to their Yarra ancestors. The evolution of male colour thus depends on factors other than the simple contrast between 'high' and 'low' predation. We suggest that the parallel evolution of male signalling traits may sometimes first require the parallel evolution of female preferences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations31
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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