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Enregistrement W3108343101 · doi:10.1111/een.12984

Evaluating intraspecific variation in insect trait analysis

2020· article· en· W3108343101 sur OpenAlexaffabout
Giorgio Gentile, Simona Bonelli, Federico Riva

Notice bibliographique

RevueEcological Entomology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraspecific competitionBiologyWingspanEcologyTraitInterspecific competitionPopulationRange (aeronautics)ZoologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraspecific variation plays important roles in ecology and evolution. Yet, information on how species and populations vary remains scarce, particularly for insects and regarding functional traits. This lack of knowledge can be problematic in trait‐based ecology because traditional approaches assume negligible intraspecific variation, even for analyses that assess highly variable taxa. We measured 291 Arctic fritillary butterflies ( Boloria chariclea ) to assess the intraspecific variation in one population of this species, evaluating (i) how wingspan of Arctic fritillaries varies in relation to the other species of its community, and (ii) how well wingspan, a measure of body size, predicts weight, a measure of body mass. Wingspan of Arctic fritillaries varied between 2.62 and 4.07 cm, with the 95% interval range, including ∼33% (14/42) of the species in the community, and ∼30% (84/279) of the butterflies of Canada. The relationship between wingspan and weight was significant ( β wingspan = 0.002, SE = 0.0008, P < 0.001), but relatively weak ( R 2 adj = 0.31, F 2,288 = 67.82, P < 0.001). We discuss our findings in relation to the assumption of species homogeneity and the use of proxies in the analysis of species traits, complementing our case study with simulations to illustrate how intraspecific and interspecific variation interact in determining when traditional trait analyses are robust. We suggest entomologists interested in trait analyses should critically evaluate how intraspecific variation could affect their inference, especially when evaluating species that are highly sexually dimorphic, phenotypically plastic, and/or distributed across broad environmental and spatial clines.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,3510,001

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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