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Enregistrement W4403204841 · doi:10.1093/jmammal/gyae094

The impact of location, habitat, and climate on morphological variation in the Western Deermouse (<i>Peromyscus sonoriensis</i>: Rodentia)

2024· article· en· W4403204841 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca Michelle Bingham-Byrne, Darren George, Bruce Buttler

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensBurman University
Organismes subventionnairesBurman University
Mots-clésCraniaAppendageLatitudeHabitatPeromyscusRange (aeronautics)LongitudeTransectEcologyPositive correlationGeographyNegative correlationBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Peromyscus sonoriensis is a widespread species ranging from southern Texas to the Yukon, from the Mississippi to the Pacific. Because of this extensive range, there are substantial differences in morphology due to variation in temperature, precipitation, and habitat. We used 2 data sets (n = 4,840 and n = 20,175) to study morphological differences of their crania and appendages. Consistent with Allen’s rule (shorter appendages with colder temperature), both data sets show a strong, positive, correlation between tail length and the average January temperature. However, there was an equally strong, but negative, correlation between tail length and average July temperature. We observed similar results for feet and crania. Ear length had a significant negative correlation with July average temperature but no correlation with January average temperature. When we controlled for temperature, cranial and appendage length increased with latitude, which was opposite of what we expected. Furthermore, longitude had a strong impact as mice trapped further west had longer appendages. When divided into habitats, forest deer mice are more likely than prairie or desert deer mice to demonstrate morphological responses to differences in climate, location, and year trapped. Our results show that P. sonoriensis exhibit notable morphological variation linked to location, habitat, and climate.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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