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Enregistrement W2168592101 · doi:10.1111/j.1461-0248.2009.01381.x

It’s about time: the temporal dynamics of phenotypic selection in the wild

2009· review· en· W2168592101 sur OpenAlexaff
Adam M. Siepielski, Joseph D. DiBattista, Stephanie M. Carlson

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2009
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)BiologyEvolutionary biologyStabilizing selectionEcologyNatural selectionComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection is a central process in nature. Although our understanding of the strength and form of selection has increased, a general understanding of the temporal dynamics of selection in nature is lacking. Here, we assembled a database of temporal replicates of selection from studies of wild populations to synthesize what we do (and do not) know about the temporal dynamics of selection. Our database contains 5519 estimates of selection from 89 studies, including estimates of both direct and indirect selection as well as linear and nonlinear selection. Morphological traits and studies focused on vertebrates were well-represented, with other traits and taxonomic groups less well-represented. Overall, three major features characterize the temporal dynamics of selection. First, the strength of selection often varies considerably from year to year, although random sampling error of selection coefficients may impose bias in estimates of the magnitude of such variation. Second, changes in the direction of selection are frequent. Third, changes in the form of selection are likely common, but harder to quantify. Although few studies have identified causal mechanisms underlying temporal variation in the strength, direction and form of selection, variation in environmental conditions driven by climatic fluctuations appear to be common and important.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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

Citations650
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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