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Enregistrement W4280605862 · doi:10.1111/evo.14514

Evolution in response to climate in the native and introduced ranges of a globally distributed plant

2022· article· en· W4280605862 sur OpenAlexaff
Simon G. Innes, James S. Santangelo, Nicholas J. Kooyers, Kenneth M. Olsen, Marc T. J. Johnson

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceBiologyHistoryClassicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent to which species can adapt to spatiotemporal climatic variation in their native and introduced ranges remains unresolved. To address this, we examined how clines in cyanogenesis (hydrogen cyanide [HCN] production-an antiherbivore defense associated with decreased tolerance to freezing) have shifted in response to climatic variation in space and time over a 60-year period in both the native and introduced ranges of Trifolium repens. HCN production is a polymorphic trait controlled by variation at two Mendelian loci (Ac and Li). Using phenotypic assays, we estimated within-population frequencies of HCN production and dominant alleles at both loci (i.e., Ac and Li) from 10,575 plants sampled from 131 populations on five continents, and then compared these frequencies to those from historical data collected in the 1950s. There were no clear relationships between changes in the frequency of HCN production, Ac, or Li and changes in temperature between contemporary and historical samples. We did detect evidence of continued evolution to temperature gradients in the introduced range, whereby the slope of contemporary clines for HCN and Ac in relation to winter temperature became steeper than historical clines and more similar to native clines. These results suggest that cyanogenesis clines show no clear changes through time in response to global warming, but introduced populations continue to adapt to their contemporary environments.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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