MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Explorer davantage

Même revueEncyclopedia of Life SciencesMême sujetPleistocene-Era Hominins and ArchaeologyTravaux en français237 207