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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 OpenAlexaff
Martin M. Turcotte, Hitoshi Araki, Daniel S. Karp, Katja Poveda, Susan R. Whitehead

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.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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

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

Citations99
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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