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Enregistrement W4387298937 · doi:10.1101/cshperspect.a041455

Anthropogenic Change and the Process of Speciation

2023· review· en· W4387298937 sur OpenAlexaff
Murielle Ålund, Meredith Cenzer, Janette W. Boughman, José Cerca, Mattheau S. Comerford, Alessandro Culicchi, R. Brian Langerhans, S. Eryn McFarlane, Markus Möst, Henry L. North, Anna Qvarnström, Mark Ravinet, Richard Svanbäck, Scott A. Taylor

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Perspectives in Biology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet FormasNational Science Foundation
Mots-clésEcologyLimnologyEvolutionary ecologyBiologyEnvironmental ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic impacts on the environment alter speciation processes by affecting both geographical contexts and selection patterns on a worldwide scale. Here we review evidence of these effects. We find that human activities often generate spatial isolation between populations and thereby promote genetic divergence but also frequently cause sudden secondary contact and hybridization between diverging lineages. Human-caused environmental changes produce new ecological niches, altering selection in diverse ways that can drive diversification; but changes also often remove niches and cause extirpations. Human impacts that alter selection regimes are widespread and strong in magnitude, ranging from local changes in biotic and abiotic conditions to direct harvesting to global climate change. Altered selection, and evolutionary responses to it, impacts early-stage divergence of lineages, but does not necessarily lead toward speciation and persistence of separate species. Altogether, humans both promote and hinder speciation, although new species would form very slowly relative to anthropogenic hybridization, which can be nearly instantaneous. Speculating about the future of speciation, we highlight two key conclusions: (1) Humans will have a large influence on extinction and "despeciation" dynamics in the short term and on early-stage lineage divergence, and thus potentially speciation in the longer term, and (2) long-term monitoring combined with easily dated anthropogenic changes will improve our understanding of the processes of speciation. We can use this knowledge to preserve and restore ecosystems in ways that promote (re-)diversification, increasing future opportunities of speciation and enhancing biodiversity.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,270 · 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
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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