Genomics for monitoring and understanding species responses to global climate change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
All life forms across the globe are experiencing drastic changes in environmental conditions as a result of global climate change. These environmental changes are happening rapidly, incur substantial socioeconomic costs, pose threats to biodiversity and diminish a species’ potential to adapt to future environments. Understanding and monitoring how organisms respond to human-driven climate change is therefore a major priority for the conservation of biodiversity in a rapidly changing environment. Recent developments in genomic, transcriptomic and epigenomic technologies are enabling unprecedented insights into the evolutionary processes and molecular bases of adaptation. This Review summarizes methods that apply and integrate omics tools to experimentally investigate, monitor and predict how species and communities in the wild cope with global climate change, which is by genetically adapting to new environmental conditions, through range shifts or through phenotypic plasticity. We identify advantages and limitations of each method and discuss future research avenues that would improve our understanding of species’ evolutionary responses to global climate change, highlighting the need for holistic, multi-omics approaches to ecosystem monitoring during global climate change. Species and communities can respond to global climate change by genetically adapting to new environmental conditions, by shifting their range or through phenotypic plasticity. This Review summarizes approaches that apply and integrate omics tools to experimentally investigate, monitor and predict these species responses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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