The Pace of Modern Life, Revisited
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wild populations must continuously adapt to environmental changes or they risk extinction. Such adaptations can be measured as phenotypic rates of change and can allow us to predict patterns of contemporary evolutionary change. About two decades ago, a dataset of phenotypic rates of change in wild populations was compiled. Since then, researchers have used (and expanded) this dataset to look at microevolutionary processes in relation to specific types of human disturbances. Here, we have updated the dataset adding 5675 estimates of phenotypic changes and used it to revisit established patterns of contemporary evolutionary change. Using this newer version, containing 7338 estimates of phenotypic changes, we revisit the conclusions of four published articles. We then synthesize the expanded dataset to compare rates of change across different types of human disturbance. Analyses of this expanded dataset suggests that: I. a small absolute difference in rates of change exists between human disturbed and natural populations, II. harvesting by humans results in larger rates of change than other types of disturbances, III. introduced populations have increased rates of change, and IV. body size does not increase through time. Overall, findings from earlier analyses have largely held-up in analyses of our new dataset that encompass a much larger breadth of species, traits, and human disturbances. Lastly, we found that types of human disturbances affect rates of phenotypic change, and we call for this database to serve as a steppingstone for further analyses to understand patterns of contemporary evolution.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».