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Enregistrement W4391889000 · doi:10.1093/evlett/qrad070

Evolutionary adaptation to climate change

2024· article· en· W4391889000 sur OpenAlexaff
Allan H. Edelsparre, Mark Fitzpatrick, Marjo Saastamoinen, Céline Teplitsky

Notice bibliographique

RevueEvolution Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenCentre National de la Recherche ScientifiqueNovo NordiskJane ja Aatos Erkon Säätiö
Mots-clésAdaptation (eye)Climate changeClimate change adaptationEvolutionary biologyEcologyBiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the notion of climate change emerged over 200 years ago, few speculated as to the impact of rising atmospheric temperatures on biological life. Tens of decades later, research clearly demonstrates that the impact of climate change on life on Earth is enormous, ongoing, and with foreseen effects lasting well into the next century. Responses to climate change have been widely documented. However, the breadth of phenotypic traits involved with evolutionary adaptation to climate change remains unclear. In addition, it is difficult to identify the genetic and/or epigenetic bases of phenotypes adaptive to climate change, in part because it often is not clear whether this change is plastic, genetic, or some combination of the two. Adaptive responses to climate-driven selection also interact with other processes driving genetic changes in general, including demography as well as selection driven by other factors. In this Special Issue, we explore the factors that will impact the overall outcome of climate change adaptation. Our contributions explain that traits involved in climate change adaptation include not only classic phenomena, such as range shifts and environmentally dependent sex determination, but also often overlooked phenomena such as social and sexual conflicts and the expression of stress hormones. We learn how climate-driven selection can be mediated via both natural and sexual selection, effectively influencing key fitness-related traits such as offspring growth and fertility as well as evolutionary potential. Finally, we explore the limits and opportunities for predicting adaptive responses to climate change. This contribution forms the basis of 10 actions that we believe will improve predictions of when and how organisms may adapt genetically to climate change. We anticipate that this Special Issue will inform novel investigations into how the effects of climate change unfold from phenotypes to genotypes, particularly as methodologies increasingly allow researchers to study selection in field experiments.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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