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Enregistrement W2802429441 · doi:10.5038/2074-1235.35.2.738

New Roles for Molecular Genetics in Understanding Seabird Evolution, Ecology and Conservation

2007· article· en· W2802429441 sur OpenAlex
Vicki L. Friesen

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

RevueMarine ornithology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeabirdBiologyEvolutionary ecologyMolecular ecologyEvolutionary biologyCoalescent theoryEcologyConservation geneticsPopulationSelection (genetic algorithm)GenomeMolecular evolutionGeneticsPhylogeneticsGeneSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential for molecular markers to aid seabird research is continually expanding.Currently, sequencing has become very rapid and cost-effective, and methods for interpreting sequence variation have expanded exponentially, with the result that molecular genetics now provides powerful tools for many fields of study.Here, I provide examples of how molecular markers can advance our understanding of seabird evolution and ecology and aid conservation.Specifically, molecular tools provide insights into mechanisms of speciation, barriers to gene flow and dispersal, and morphologic adaptation.They can aid in the inference of metapopulation dynamics, help to census species that are difficult to observe, and provide insight into the extent of hybridization between species.Finally, modern molecular methods can benefit conservation by helping to delimit appropriate population units for management, indicating geographic regions that should be given high priority for protection, and helping with impact assessment.Potential applications of molecular markers will almost certainly continue to increase and improve in future.

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 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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,461

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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