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Enregistrement W4413987089 · doi:10.1093/icb/icaf143

Identifying the Physiological Mechanisms That Underlie Phenotypic Responses to Rapid Environmental Change

2025· article· en· W4413987089 sur OpenAlexaff
Britt J. Heidinger, Jennifer L. Grindstaff, Gabrielle Names, Jill T. Anderson, George A. Brusch, Lauren B. Buckley, Amanda S. Cicchino, Morgan W. Kelly, Eric A. Riddell, Conor C. Taff

Notice bibliographique

RevueIntegrative and Comparative Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSociety for Integrative and Comparative BiologyDivision of Integrative Organismal SystemsDivision of Biological InfrastructureSICB Division of Animal Behavior
Mots-clésPhenotypeBiologyEnvironmental changeEvolutionary biologyNeuroscienceEcologyGeneticsClimate changeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synopsis In response to rapidly changing environmental conditions, many organisms are experiencing shifts in geographic ranges and in the timing and expression of key life-history traits, which have important effects on fitness. However, the physiological mechanisms that mediate these phenotypic responses, such as endocrine and other signaling pathways are not well understood. This information will be critical for predicting organismal responses to climate change because physiological mechanisms are often highly responsive to environmental cues and influence the phenotypic variation available to selection. Additionally, they often integrate suites of correlated traits and are thus expected to influence the evolutionary response to selection. The overarching goals of this symposium were to gain novel insights into the physiological mechanisms that underlie organismal responses to rapidly changing environmental conditions and to identify gaps in knowledge and experimental approaches to advance the field. Here we review and discuss the symposium contributions and the research themes that emerged as important foci for future studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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