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Enregistrement W2782056200 · doi:10.1002/ece3.3727

What factors shape genetic diversity in cetaceans?

2018· article· en· W2782056200 sur OpenAlexaff
Felicia Vachon, Hal Whitehead, Timothy R. Frasier

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic diversityBiologyEvolutionary biologyDiversity (politics)PopulationRange (aeronautics)Mitochondrial DNAEcologyBiodiversityPhylogenetic treeDemographyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding what factors drive patterns of genetic diversity is a central aspect of many biological questions, ranging from the inference of historical demography to assessing the evolutionary potential of a species. However, as a larger number of datasets have become available, it is becoming clear that the relationship between the characteristics of a species and its genetic diversity is more complex than previously assumed. This may be particularly true for cetaceans, due to their relatively long lifespans, long generation times, complex social structures, and extensive ranges. In this study, we used microsatellite and mitochondrial DNA data from a systematic literature review to produce estimates of diversity for both markers across 42 cetacean species. Factors relating to demography, distribution, classification, biology, and behavior were then tested using phylogenetic methods and linear models to assess their relative influence on the genetic diversity of both marker types. The results show that while relative nuclear diversity is correlated with population size, mitochondrial diversity is not. This is particularly relevant given the widespread use of mitochondrial DNA to infer historical demography. Instead, mitochondrial diversity was mostly influenced by the range and social structure of the species. In addition to population size, habitat type (neritic vs. oceanic) had a significant correlation with relative nuclear diversity. Combined, these results show that many often-unconsidered factors are likely influencing patterns of genetic diversity in cetaceans, with implications regarding how to interpret, and what can be inferred from, existing patterns of diversity.

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)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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