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Enregistrement W2981325559 · doi:10.1111/ele.13394

No consistent effects of humans on animal genetic diversity worldwide

2019· letter· en· W2981325559 sur OpenAlexafffund
Katie L. Millette, Vincent Fugère, Chloé Debyser, Ariel Greiner, Frédéric J. J. Chain, Andrew Gonzalez

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité du Québec à MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiodiversityBiologyGenetic diversityEcologyIntraspecific competitionDiversity (politics)Ecosystem diversityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human impacts on genetic diversity are poorly understood yet critical to biodiversity conservation. We used 175 247 COI sequences collected between 1980 and 2016 to assess the global effects of land use and human density on the intraspecific genetic diversity of 17 082 species of birds, fishes, insects and mammals. Human impacts on mtDNA diversity were taxon and scale-dependent, and were generally weak or non-significant. Spatial analyses identified weak latitudinal diversity gradients as well as negative effects of human density on insect diversity, and negative effects of intensive land use on fish diversity. The observed effects were predominantly associated with species turnover. Time series analyses found nearly an equal number of positive and negative temporal trends in diversity, resulting in no net monotonic trend in diversity over this time period. Our analyses reveal critical data and theory gaps and call for increased efforts to monitor global genetic 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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations112
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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