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Enregistrement W4236191511 · doi:10.1002/9780470015902.a0001698.pub2

Drift: Introduction

2014· other· en· W4236191511 sur OpenAlexaff
Michael C. Whitlock, Patrick C. Phillips

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2014
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic driftAlleleFixation (population genetics)BiologyGenetic divergencePopulationGenetic variationEvolutionary biologyGenetic diversityGeneticsDemographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetic drift is the random change in allele frequencies by the chance success of some alleles relative to others. Genetic drift is more important in small populations, where chance plays stronger role. If the population size is small enough relative to the strength of selection, genetic drift can sometimes cause slightly deleterious alleles to rise in frequency or beneficial alleles to be lost from a population. Drift can lead to the fixation or loss of alleles, and therefore drift can contribute to the loss of genetic variation. As a consequence, genetic drift in small populations is a source of concern for the future evolutionary potential for some endangered species. Key Concepts: Alleles may increase or decrease in frequency by chance. The effects of chance on allele frequency change are most pronounced in small populations. Genetic drift tends to lead to fixation or loss of alleles over time, and therefore contributes to the loss of genetic variation. If the population size is small enough relative to the strength of selection, genetic drift can cause the fixation of deleterious alleles or loss of beneficial alleles. Genetic drift can cause genetic divergence between species or populations. Most genetic differences between species are probably due to genetic drift. Genetic drift is nonadaptive and nondirectional.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1350,051

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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