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Enregistrement W2560677360 · doi:10.1098/rstb.2016.0033

The eco-evolutionary impacts of domestication and agricultural practices on wild species

2016· review· en· W2560677360 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésDomesticationAgricultureAdaptation (eye)EcologyBiologyAgricultural pestGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agriculture is a dominant evolutionary force that drives the evolution of both domesticated and wild species. However, the various mechanisms of agriculture-induced evolution and their socio-ecological consequences are not often synthetically discussed. Here, we explore how agricultural practices and evolutionary changes in domesticated species cause evolution in wild species. We do so by examining three processes by which agriculture drives evolution. First, differences in the traits of domesticated species, compared with their wild ancestors, alter the selective environment and create opportunities for wild species to specialize. Second, selection caused by agricultural practices, including both those meant to maximize productivity and those meant to control pest species, can lead to pest adaptation. Third, agriculture can cause non-selective changes in patterns of gene flow in wild species. We review evidence for these processes and then discuss their ecological and sociological impacts. We finish by identifying important knowledge gaps and future directions related to the eco-evolutionary impacts of agriculture including their extent, how to prevent the detrimental evolution of wild species, and finally, how to use evolution to minimize the ecological impacts of agriculture.This article is part of the themed issue 'Human influences on evolution, and the ecological and societal consequences'.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,212 · 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