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Enregistrement W3095328079 · doi:10.1098/rstb.2019.0454

Life in fluctuating environments

2020· review· en· W3095328079 sur OpenAlexafffund
Joey R. Bernhardt, Mary I. O’Connor, Jennifer M. Sunday, Andrew Gonzalez

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesLiber Ero FoundationNippon Foundation
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variability in the environment defines the structure and dynamics of all living systems, from organisms to ecosystems. Species have evolved traits and strategies that allow them to detect, exploit and predict the changing environment. These traits allow organisms to maintain steady internal conditions required for physiological functioning through feedback mechanisms that allow internal conditions to remain at or near a set-point despite a fluctuating environment. In addition to feedback, many organisms have evolved feedforward processes, which allow them to adjust in anticipation of an expected future state of the environment. Here we provide a framework describing how feedback and feedforward mechanisms operating within organisms can generate effects across scales of organization, and how they allow living systems to persist in fluctuating environments. Daily, seasonal and multi-year cycles provide cues that organisms use to anticipate changes in physiologically relevant environmental conditions. Using feedforward mechanisms, organisms can exploit correlations in environmental variables to prepare for anticipated future changes. Strategies to obtain, store and act on information about the conditional nature of future events are advantageous and are evidenced in widespread phenotypes such as circadian clocks, social behaviour, diapause and migrations. Humans are altering the ways in which the environment fluctuates, causing correlations between environmental variables to become decoupled, decreasing the reliability of cues. Human-induced environmental change is also altering sensory environments and the ability of organisms to detect cues. Recognizing that living systems combine feedback and feedforward processes is essential to understanding their responses to current and future regimes of environmental fluctuations. This article is part of the theme issue 'Integrative research perspectives on marine conservation'.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations189
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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