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Enregistrement W4412565058 · doi:10.1098/rspb.2025.1201

Giant mice on small islands: biogeographic and ecological differences contribute to gigantism in island populations

2025· article· en· W4412565058 sur OpenAlexaboutno aff
Rachel Ann Berg, Pirmin Nietlisbach

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGigantismSpecies richnessEcologyMainlandBiologyEndemismGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Island populations of small land vertebrates frequently exhibit insular gigantism, presenting with larger body sizes in comparison to mainland counterparts. While insular gigantism has been observed globally, the effects of biogeographic and ecological factors on body size in island systems are not well understood. Here, we examine the biogeographic and ecological associations of insular gigantism. Deer mice ( Peromyscus maniculatus ) were live trapped and body mass measured on six of the Gulf Islands and the nearby mainland of British Columbia, Canada. Biogeographic measures of land area and island distance from the mainland and the ecological measure of predator species richness were used in piecewise structural equation modelling to identify associations with insular gigantism. We found evidence of insular gigantism in the Gulf Islands system, with island mice having a larger mean body mass than mainland populations. Land area was positively associated with predator species richness, and predator species richness had a strong negative effect on deer mouse body mass, resulting in the observed pattern of insular gigantism. The concurrent analysis of biogeographic and ecological factors contributes to a better understanding of the evolution of insular gigantism in small vertebrates and its juxtaposition to the phenomenon of insular dwarfism of large vertebrates.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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