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Enregistrement W2493513771 · doi:10.1017/cbo9780511809132.017

Population genetics: summary and synthesis

2003· book-chapter· en· W2493513771 sur OpenAlexaff
Dick Neal

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroevolutionPopulationEvolutionary biologyBiologyGenealogyPopulation geneticsGeographyGeneticsComputer scienceDemographyHistorySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the previous seven chapters, we have examined various factors that influence the allelic frequencies in the gene pools of populations. It is easy to become mired in the details and lose sight of the broad, overall picture. The purpose of this chapter is to summarize how genetic variation is developed, maintained and directed in populations, a process which we call microevolution, so that we can develop an overview and general understanding of the interrelationships of the various factors or processes. The scheme that we will be following is summarized in Fig. 13.1. Evolution can be considered to be a two-step process: first, the production of genetic variation by mutations and genetic recombination and, second, an ordering of that variation by natural selection which may be influenced by processes such as genetic drift and migration. Mutations Genetic variation is originally created by mutations, which cause changes in the precise sequence of DNA in the chromosomes. Mutation by itself is not an important driving force of evolutionary change because mutations causing the same phenotypic change occur at very low frequencies, somewhere in the order of 1 × 10 -5 to 10 -8 per gamete. It would take many thousands of generations to effect a substantial change in allelic frequency as a result of mutation pressure alone (see Chapter 7). Mutation creates genetic variation in a non-directed fashion, i.e. mutations are not created in relation to their need.

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)0,003
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,013

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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