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Enregistrement W3151593581 · doi:10.1139/cjfr-2020-0411

Population structure within the Hard Maple complex

2021· article· en· W3151593581 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Whitney A. Jackson, Josh A. Honig, Peter E. Smouse, Jason Grabosky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMapleYellow birchMarshBiologyEcologyPopulationRange (aeronautics)Interspecific competitionWetlandDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugar maple (Acer saccharum Marsh.) is the most economically important member of the Hard Maple species complex, a group of related species that occupy a range between Canada and Mexico, which are adapted to distinct ecological niches. Sugar maple has been identified as vulnerable to rapid climate change, and sustainable solutions are needed to support its role in the production of maple sugar, as well as timber and nursery production in the northeastern United States. Genetic relationships among sugar maple and its allies are largely unknown. In the current study, genetic relationships of 278 individuals from six hard maple species were assessed using 17 multi-allelic microsatellite (SSR) loci. Genetic variance was partitioned into separate components for variation within and among populations and within and among species. Most of the divergence among populations (FPT = 0.263) reflected interspecific divergence (FST = 0.169), but provenances within species also differed at nontrivial scales (FPS = 0.113). Estimation and testing of paired interprovenance divergence showed that all population pairs were statistically divergent. Principal coordinates analysis indicated that the pattern of radiation observed among these taxa is broadly compatible with geography.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
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