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Enregistrement W2188205843 · doi:10.21273/jashs.137.5.325

Genetic Variation and Distribution of Pacific Crabapple

2012· article· en· W2188205843 sur OpenAlexafffund
Kanin J. Routson, Gayle M. Volk, Christopher M. Richards, S. E. Smith, Gary Paul Nabhan, Victoria Wyllie de Echeverria

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Horticultural Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaMuseum of the North, University of AlaskaUniversity of British ColumbiaUniversity of Arizona
Mots-clésHabitatRange (aeronautics)BiologyEcologyGenetic diversityIntroduced speciesSpecies distributionGeographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pacific crabapple [ Malus fusca (Raf.) C.K. Schneid.] is found in mesic coastal habitats in Pacific northwestern North America. It is one of four apple species native to North America. M. fusca is culturally important to First Nations of the region who value and use the fruit of this species as food, bark and leaves for medicine, and wood for making tools and in construction. However, little is known about either distribution or genetic diversity of this species. To correct this deficiency, we used habitat suitability modeling to map M. fusca habitat types with species occurrence records. The species apparently occupies at least two distinct climate regions: a colder, drier northern region and a warmer, wetter southern region. Total area of modeled habitat encompasses ≈356,780 km 2 of low-lying areas along the Pacific coast. A total of 239 M. fusca individuals sampled from across its native range were genetically compared using six microsatellite markers to assess for possible geographic structuring of genotypes. The primers amplified 50 alleles. Significant isolation by distance was identified across the ≈2600 km (straight line) where samples were distributed. These results may help establish priorities for in situ and ex situ M. fusca conservation.

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 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 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 enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,437

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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