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Enregistrement W3089368962 · doi:10.1111/ibi.12889

Phenotypic divergence in two sibling species of shorebird: Common Snipe and Wilson’s Snipe (Charadriiformes: Scolopacidae)

2020· article· en· W3089368962 sur OpenAlexaff
Tiago M. Rodrigues, Edward H. Miller, Sergei V. Drovetski, Robert M. Zink, Jon Fjeldså, David Gonçalves

Notice bibliographique

RevueIbis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaFundação Luso-Americana para o DesenvolvimentoEuropean Regional Development FundAmerican Museum of Natural History
Mots-clésCharadriiformesZoologyBiologyLarusEcologyFisheryFish <Actinopterygii>Herring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural and social selection are among the main shapers of biological diversity but their relative importance in divergence remains understudied. Additionally, although neutral evolutionary processes may promote phenotypic divergence, their potential contribution in speciation is often overlooked in studies of comparative morphology. In this study, we investigated phenotypic differentiation in two allopatric shorebirds: the Palaearctic Common Snipe Gallinago gallinago and the Nearctic Wilson's Snipe Gallinago delicata. Specimens of Common Snipe (n = 355 skins, n = 163 skeletons) and Wilson's Snipe (n = 403 skins, n = 141 skeletons) in natural history collections were examined to quantify differences in skeletal and external measurements, and measures of wing and tail plumage variables. The species do not differ in skeletal variables except for the relatively larger sternum of the Common Snipe. The two species do not differ in multivariate wing size or shape (pointedness). Previously known plumage differences between these species were confirmed: the Common Snipe has fewer rectrices, longer and wider outermost rectrices, more extensive white on tips of the secondary feathers, and more white in the axillaries. Between‐species variance in skeleton, primary length and plumage variables was greater than expected if drift was mainly responsible for phenotypic divergence, suggesting a role of selective processes. However, drift could not be rejected after adjusting for multiple comparisons. Differences in plumage traits were greater than in skeletal or external measurements. Because snipe use plumage traits in signalling, the results suggest a more rapid divergence in socially selected traits between these species than in traits related to resource use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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