MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

A Thirty-Year Study of Phenotypic and Genetic Variation of Blue Tits in Mediterranean Habitat Mosaics

2006· article· en· W2172696057 sur OpenAlexaff
Jacques Blondel, Donald W. Thomas, Anne Charmantier, Philippe Perret, Patrice Bourgault, Marcel M. Lambrechts

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Geographic Society
Mots-clésBiological dispersalEcologyHabitatBiologyLocal adaptationPasserineGene flowPhenotypic plasticityMaladaptationPopulationRange (aeronautics)Mediterranean climateGenetic variationGeneGeneticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the study of phenotypic and genetic variation has been enhanced by combining genetic, physiological, demographic, and behavioral components of life histories. Using these new approaches, we address the problem of adaptation to environmental heterogeneity by examining in detail the variation of several fitness-related traits in a small passerine bird, the blue tit, which has been extensively studied in habitat mosaics of the Mediterranean region. The response of blue tits to spatial habitat heterogeneity depends on their range of dispersal relative to the size of habitat patches. Dispersal over short distances leads to local specialization, whereas dispersal over long distances leads to phenotypic plasticity. Gene flow between habitats of different quality may produce local maladaptation and a source-sink population structure. However, when habitat-specific divergent selection regimes are strong enough to oppose the effects of gene flow, local adaptation may arise on a scale that is much smaller than the scale of dispersal.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations160
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioScienceMême sujetGenetic diversity and population structureTravaux en français237 207