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Enregistrement W2900686579 · doi:10.1038/s41598-018-35347-x

Bone histology provides insights into the life history mechanisms underlying dwarfing in hipparionins

2018· article· en· W2900686579 sur OpenAlexfundno aff
Guillem Orlandi-Oliveras, Carmen Nacarino‐Meneses, George D. Koufos, Meike Köhler

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCaveolin-1 and cellular processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAristotle University of ThessalonikiUniversität HamburgUniversité de MontréalAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaUniversidad de GranadaMinisterio de Economía y CompetitividadGeneralitat de CatalunyaCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésDwarfingHistologyLife historyBiologyComputer scienceBioinformaticsEcologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Size shifts may be a by-product of alterations in life history traits driven by natural selection. Although this approach has been proposed for islands, it has not yet been explored in continental faunas. The trends towards size decrease experienced by some hipparionins constitute a good case study for the application of a life history framework to understand the size shifts on the continent. Here, we analysed bone microstructure to reconstruct the growth of some different-sized hipparionins from Greece and Spain. The two dwarfed lineages studied show different growth strategies. The Greek hipparions ceased growth early at a small size thus advancing maturity, whilst the slower-growing Spanish hipparion matured later at a small size. Based on predictive life history models, we suggest that high adult mortality was the likely selective force behind early maturity and associated size decrease in the Greek lineage. Conversely, we infer that resource limitation accompanied by high juvenile mortality triggered decrease in growth rate and a relative late maturity in the Spanish lineage. Our results provide evidence that different selective pressures can precipitate different changes in life history that lead to similar size shifts.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,489

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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