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Enregistrement W2180001676 · doi:10.1111/j.0014-3820.2003.tb00326.x

DIVERGENT SELECTION DRIVES THE ADAPTIVE RADIATION OF CROSSBILLS

2003· article· en· W2180001676 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceNew Mexico State UniversityNational Geographic SocietyNational Science Foundation
Mots-clésBiologySelection (genetic algorithm)Natural selectionAdaptive radiationAdaptive evolutionFitness landscapeEcologyPopulationAdaptive strategiesEvolutionary biologyMachine learningGeographyComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of how phenotype influences fitness is necessary if we are to understand the basis of natural selection and how natural selection contributes to adaptive radiations. Here I quantify selection on a wild population of red crossbills (Loxia curvirostra complex) in the South Hills, Idaho. Bill depth is the target of selection and selection on bill depth is stabilizing. I then show how fitness is related to both bill depth and performance. I use these and previously published relationships to estimate a fitness surface for five species of red crossbills that are part of an ongoing adaptive radiation in western North America. The fitness surface for crossbills has distinct peaks and valleys, with each crossbill species residing on or very near the summits. This work strongly supports a key tenet of the ecological theory of adaptive radiations; namely, divergent selection for utilizing alternative resources is the ultimate cause of adaptive radiations.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,986

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)0,0150,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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