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Enregistrement W2765570894 · doi:10.1093/icb/icx122

Understanding Evolutionary Impacts of Seasonality: An Introduction to the Symposium

2017· article· en· W2765570894 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

RevueIntegrative and Comparative Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesSociety for Integrative and Comparative Biology (SICB)Company of BiologistsStrongNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyNicheEcologyAdaptation (eye)PredictabilityPhenotypic plasticityClimate changeLongevitySeasonalityPhenologyEvolutionary ecologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonality is a critically important aspect of environmental variability, and strongly shapes all aspects of life for organisms living in highly seasonal environments. Seasonality has played a key role in generating biodiversity, and has driven the evolution of extreme physiological adaptations and behaviors such as migration and hibernation. Fluctuating selection pressures on survival and fecundity between summer and winter provide a complex selective landscape, which can be met by a combination of three outcomes of adaptive evolution: genetic polymorphism, phenotypic plasticity, and bet-hedging. Here, we have identified four important research questions with the goal of advancing our understanding of evolutionary impacts of seasonality. First, we ask how characteristics of environments and species will determine which adaptive response occurs. Relevant characteristics include costs and limits of plasticity, predictability, and reliability of cues, and grain of environmental variation relative to generation time. A second important question is how phenological shifts will amplify or ameliorate selection on physiological hardiness. Shifts in phenology can preserve the thermal niche despite shifts in climate, but may fail to completely conserve the niche or may even expose life stages to conditions that cause mortality. Considering distinct environmental sensitivities of life history stages will be key to refining models that forecast susceptibility to climate change. Third, we must identify critical physiological phenotypes that underlie seasonal adaptation and work toward understanding the genetic architectures of these responses. These architectures are key for predicting evolutionary responses. Pleiotropic genes that regulate multiple responses to changing seasons may facilitate coordination among functionally related traits, or conversely may constrain the expression of optimal phenotypes. Finally, we must advance our understanding of how changes in seasonal fluctuations are impacting ecological interaction networks. We should move beyond simple dyadic interactions, such as predator prey dynamics, and understand how these interactions scale up to affect ecological interaction networks. As global climate change alters many aspects of seasonal variability, including extreme events and changes in mean conditions, organisms must respond appropriately or go extinct. The outcome of adaptation to seasonality will determine responses to climate change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,164 · 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