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Enregistrement W4214922315 · doi:10.1111/1365-2656.13657

Cryptic eco‐evolutionary feedback in the city

2022· letter· en· W4214922315 sur OpenAlexaff
Carly D. Ziter

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationDamselflyBiologyPredatorEcologyEvolutionary ecologyUrbanizationAdaptation (eye)Daphnia magnaOdonataHost (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Highlight: Brans, K. I., Tüzün, N., Sentis, A., De Meester, L., & Stoks, R. (2021). Cryptic eco-evolutionary feedback in the city: Urban evolution of prey dampens the effect of urban evolution of the predator. Journal of Animal Ecology. https://doi.org/10.1111/1365-2656.13601. Despite the strength and ubiquity of urban stressors on multiple taxa, there have been minimal attempts to determine the ecological consequences of urban evolution on multiple species. Brans & Tüzün et al. use a well-known predator prey system-damselfly nymphs Ischnura elegans and water fleas Daphnia magna-to test whether scenarios in which both species evolve in response to urbanization differ from scenarios in which only the predator or prey evolves. The authors show that urban damselflies showed higher encounter and predation rates when paired with rural prey, but that the advantages conferred by urbanization-driven adaptation disappeared when urban predators encountered urban prey. This represents a cryptic eco-evolutionary feedback, where evolution of both predator and prey concealed the effect of evolution in each partner individually. Results suggest that mismatches in the evolutionary responses of interacting species may have significant ecological consequences, and highlight the importance of a multi-species approach in eco-evolutionary dynamics research.

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)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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
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Résumé présentoui

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