Geo-referenced population-specific microsatellite data across American continents, the MacroPopGen Database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Population genetic data from nuclear DNA has yet to be synthesized to allow broad scale comparisons of intraspecific diversity versus species diversity. The MacroPopGen database collates and geo-references vertebrate population genetic data across the Americas from 1,308 nuclear microsatellite DNA studies, 897 species, and 9,090 genetically distinct populations where genetic differentiation (F ST ) was measured. Caribbean populations were particularly distinguished from North, Central, and South American populations, in having higher differentiation (F ST = 0.12 vs. 0.07–0.09) and lower mean numbers of alleles (MNA = 4.11 vs. 4.84–5.54). While mammalian populations had lower MNA (4.86) than anadromous fish, reptiles, amphibians, freshwater fish, and birds (5.34–7.81), mean heterozygosity was largely similar across groups (0.57–0.63). Mean F ST was consistently lowest in anadromous fishes (0.06) and birds (0.05) relative to all other groups (0.09–0.11). Significant differences in Family/Genera variance among continental regions or taxonomic groups were also observed. MacroPopGen can be used in many future applications including latitudinal analyses, spatial analyses (e.g. central-margin), taxonomic comparisons, regional assessments of anthropogenic impacts on biodiversity, and conservation of wild populations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».