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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 OpenAlexaff
Caroline M. Williams, Gregory J. Ragland, Gustavo S. Betini, Lauren B. Buckley, Zachary A. Cheviron, Kathleen Donohue, Joe Hereford, Murray M. Humphries, Simeon Lisovski, Katie E. Marshall, Paul Schmidt, Kimberly S. Sheldon, Øystein Varpe, Marcel E. Visser

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.

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)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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

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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations140
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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