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Enregistrement W2899657679 · doi:10.5061/dryad.rf3664q

Data from: More partners, more ranges: generalist legumes spread more easily around the globe

2018· article· en· W2899657679 sur OpenAlexaff
Tia L. Harrison, Anna K. Simonsen, John R. Stinchcombe, Megan E. Frederickson

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeGeneralist and specialist speciesGeographyBiologyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How does mutualism affect range expansion? On one hand, mutualists might thrive in new habitats thanks to the resources, stress tolerance, or defense provided by their partners. On the other, specialized mutualists might fail to find compatible partners beyond their range margins, limiting further spread. A recent global analysis of legume ranges found that non-symbiotic legumes have been successfully introduced to more ranges than legumes that form symbioses with rhizobia, but there is still abundant unexplained variation in introduction success within symbiotic legumes. We test the hypothesis that generalist legumes have spread to more ranges than specialist legumes. We used published data and rhizobial 16S rRNA sequences from GenBank to quantify the number of rhizobia partners that associate with 159 legume species, spanning the legume phylogeny and the globe. We found that generalist legumes occur in more introduced ranges than specialist legumes, suggesting that among mutualists, specialization hinders range expansions.

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 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)0,001
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,003
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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