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Enregistrement W2289889614 · doi:10.1139/cjb-2015-0195

Genetic variation in <i>Silene acaulis</i> increases with population age

2016· article· en· W2289889614 sur OpenAlexvenueno aff
Michaela Powolny, Peter Poschlod, Christoph Reisch

Notice bibliographique

RevueBotany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyChronosequenceGenetic variationEcologyGenetic diversityGenetic variabilitySilenePopulationEcological successionDemographyGeneticsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the relationship between genetic variation and the mean age of individuals within populations of the alpine cushion plant Silene acaulis (L.) Jacq. along a chronosequence on a glacier foreland in the Central European Alps. We studied 67 individuals of S. acaulis from four populations located at 2390, 2530, 2680, and 2820 m a.s.l. on the glacier foreland and applied a combined approach of growth-ring analysis and individual size measurements to determine the mean age of individuals within populations. Genetic variation was studied using amplified fragment length polymorphism analysis. The mean age of individuals within populations ranged from 11 to 20 years and increased with decreasing altitude toward the older stages of the chronosequence, reaching a maximum age of 50 years. According to regression analysis, genetic variation increased slightly from early to late successional stages and was associated with the mean age of individuals within populations. The results suggest that genetic variation in S. acaulis depends on the mean age of individuals within populations, and emphasize that both species diversity and genetic diversity in plant species can increase during succession on glacier forelands. Integration of age determination methods proves to be a promising approach in the analysis of genetic variation in plant species.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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