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Enregistrement W2741352824 · doi:10.1139/cjz-2017-0092

Body-size and growth-rate divergence among populations of threespine stickleback (<i>Gasterosteus aculeatus</i>) in Cook Inlet, Alaska, USA

2017· article· en· W2741352824 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer L. Rollins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGasterosteusSticklebackBiologyEcologyAllometryDivergence (linguistics)ZoologyFish <Actinopterygii>Fishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body size is one of the most perceptible traits of organisms and is an important fitness proxy in evolutionary studies. Oceanic threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus L., 1758) have colonized and adapted to numerous freshwater habitats throughout the Holarctic since the most recent glacial retreat, giving us natural “replicates” of both convergent and divergent evolution. I observed considerable body-size variation among 22 threespine stickleback populations within a small region surrounding Cook Inlet, Alaska, USA. Larger bodied populations tended to have bimodal size-frequency distributions, whereas most smaller bodied populations had unimodal distributions. Bimodal distributions suggested the presence of at least two age classes within large-bodied populations. I used a Bayesian approach to infer mean size of presumed age-1 and age-2+ fish from bimodal size-frequency distributions; I found significant differences in size among populations within ages and sexes, suggesting significant divergence in growth rate among populations. I did not find significant correlations between growth rates (age-specific size) and geographic distances among populations, drainage affiliation, or distance to the sea. Thus, historical processes like isolation by distance, gene flow, or recent common ancestry did not explain differences in growth among populations, suggesting a role for local adaptation or phenotypic plasticity in size divergence.

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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,286

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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