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Enregistrement W4213317342 · doi:10.1101/2022.02.11.480132

Environmental contributions to the evolution of trait differences in <i>Geum triflorum</i> : implications for restoration

2022· preprint· en· W4213317342 sur OpenAlexfundno aff
Kate Volk, Joseph Braasch, Marissa Ahlering, Jill A. Hamilton

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNature Conservancy of CanadaNature Conservancy
Mots-clésTraitEvolvabilityBiologyEcologyGenetic variationAdaptation (eye)EcoregionEnvironmental changeAdaptabilityLocal adaptationClimate changeEvolutionary biologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Premise of the Study Understanding how environment influences the distribution of trait variation across a species’ range has important implications for seed transfer during restoration. Heritable genetic differences associated with environment could impact fitness when transferred into new environments. Here, we test the degree to which the environment shapes the evolution and distribution of genetic effects for traits important to adaptation. Methods In a common garden experiment, we quantified trait differentiation for populations of Geum triflorum sourced from three distinct ecoregions and evaluated the ability of climate to predict trait variation. Populations were sourced from alvar ecoregions which experience predictable extremes in seasonal water availability and the prairie ecoregion which exhibits unpredictable changes in water availability. Key Results Plants sourced from alvar ecoregions exhibited smaller but more numerous stomata and greater intrinsic water use efficiency relative to prairie plant populations supporting the evolution of ecotypic differences. Estimates of standing genetic variance and heritable genetic variation for quantitative traits suggest alvar populations have greater adaptive potential. However, reduced evolvability suggest all populations of G. triflorum may have limited capacity to evolve in response to environmental change. Conclusions These results point towards the importance of understanding the role of environment in shaping the distribution and evolution of genetic differences across seed populations and how these data may inform recommendations for seed transfer across novel environments and our expectations of populations’ adaptive potential.

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)0,000
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,187 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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