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Enregistrement W3092687968 · doi:10.1530/biosciprocs.19.0002

Mechanisms affecting litter sex ratio and embryo quality

2019· article· en· W3092687968 sur OpenAlexaff
G. Oliver, P. Vendramini

Notice bibliographique

RevueBioscientifica Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLitterSex ratioEmbryo qualityEmbryoQuality (philosophy)Environmental scienceBiologyDemographyEcologyFisheryEmbryogenesisPhysicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex ratios that deviate from 1:1 have been observed in response to a number of stimuli.In this review we will discuss sex ratio biasing, and the evolutionary and molecular mechanisms thought to underlie this phenomena in mammals.The role of embryo quality will be discussed in relation to sex ratio modulation and epigenetic programing of the embryo.Sex ratio skewing has been studied in many species and several factors have been proposed as influencing secondary sex ratios (body condition, maternal dominance, nutrition and developmental asynchrony).In swine, maternal nutrition has repeatedly been shown to influence offspring sex ratios, while maternal dominance and body condition exhibit less consistent evidence supporting their influence.Based on current evidence, we hypothesize that sex ratio biasing is the result of sexual dimorphisms that result in sex specific differences in embryo quality, and these differences lead to sex specific embryonic loss.The mechanisms through which sex specific loss occurs are not fully understood, however sexual dimorphisms in metabolism, gene expression and epigenetic mechanisms during early embryo development suggest that sex ratio modulation might be mediated through these mechanisms.We hypothesize that there are a number of mechanisms for skewing sex ratios in mammals, and that specific mechanisms are elicited in response to specific stimuli.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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