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Enregistrement W4412488300 · doi:10.1111/mec.70035

Ecology of Gene Expression

2025· editorial· en· W4412488300 sur OpenAlexafffund
Sarah P. Flanagan, Samridhi Chaturvedi, Clarisse Palma‐Silva, Diana J. Rennison, Sean M. Rogers, Pooja Singh

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensBamfield Marine Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of BernNational Institutes of HealthTulane University
Mots-clésBiologyEcologyEvolutionary ecologyMolecular ecologyDiversity (politics)Ecology and Evolutionary BiologyEvolutionary biologyApplied ecologyBiodiversitySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fundamental importance of the expression of genes has long been recognised in biology, but understanding its role in ecology and evolution has only recently begun to gain traction. This Special Issue highlights recent developments in this field, with 43 papers focusing on transcriptional variation in ecological processes, responses to environmental gradients or stressors, and as an important phenotype affecting other measurable traits, including fitness. This issue also highlights the rapid advancements in methods that will continue to improve our understanding of this molecular phenotype. In this Editorial, we highlight the diversity of authors in these papers and how they contribute to an improved understanding of molecular ecology. We hope that this discussion will inspire and drive progress towards equity, diversity and inclusion in ecology and evolutionary biology. Finally, we suggest some recommendations for Molecular Ecologists to advance the research area of ecology of gene expression.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,007

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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