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Enregistrement W4233018890 · doi:10.1146/annurev-ecolsys-110316-023011

Evolutionary Rescue

2017· article· en· W4233018890 sur OpenAlexaff
Graham Bell

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Ecology Evolution and Systematics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalAdaptation (eye)EcologyPopulationBiologyEvolutionary ecologyExtinction (optical mineralogy)Evolutionary dynamicsSelection (genetic algorithm)Abundance (ecology)Evolutionary biologyNatural selectionComputer scienceDemographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Populations that experience severe stress may avoid extinction through adaptation by natural selection. This process is called evolutionary rescue and has been studied under different names in medicine, agriculture, and conservation biology. It is a component of the emerging field of eco-evolutionary dynamics, which investigates how the ecological attributes of species may evolve rapidly under strong selection. Its distinguishing feature is to combine the evolutionary concept of relative fitness with the ecological concept of absolute fitness in a synthetic theory of persistent adaptation. The likelihood of rescue will depend both on attributes of the population, particularly abundance and variation, and on properties of the environment, particularly the rate and severity of deterioration. Medical interventions (e.g., the administration of antibiotics), agricultural practices (e.g., the application of pesticides), and population ecology (e.g., the effects of species introductions) provide numerous examples of evolutionary rescue. The general theory of rescue has been tested in laboratory experiments with microbes, in which experimental evolution shows how different treatments affect the frequency of rescue. Overall, these experiments have supported the predictions of general theory: In particular, abundance, variation, and dispersal have pronounced and repeatable effects on the rescue of populations and communities. Extending these laboratory results to the field is a major task for future 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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations381
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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