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Enregistrement W4416019850 · doi:10.1101/2025.11.06.686962

Anthropogenic factors explain wing colour variation in <i>Colias</i> (Lepidoptera: Pieridae) butterflies across the Toronto urbanization gradient

2025· preprint· W4416019850 sur OpenAlexaffabout
Amanda Sabatino, Joshua P. Jahner, S. Eryn McFarlane

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationVariation (astronomy)Disturbance (geology)WingCo-occurrenceUrban ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hybridization, or interbreeding between two previously diverged populations, is increasing due to human influences on the environment. Rates of hybridization might be increasing particularly quickly among urban species, especially those that are known to be sensitive to environmental disturbances. Butterflies are one such taxa, as some species are commonly found in urban areas, despite being sensitive indicators. For example, Colias philodice and C. eurytheme (Lepidoptera: Pieridae) hybridize when their ranges are in contact or overlap and are commonly found in large cities throughout North America. However, it is an open question how variation in urbanization might affect variation in hybridization. Using wild Colias across a gradient of urbanization in Toronto, Ontario, we tested how the variation in Colias colour, as an indicator of hybridization, relates to human disturbance and urbanization. We created an objective numeric classification for both C. eurytheme and C. philodice , against which we categorized Colias samples. We found that some of the urbanization metrics, including distance to road, Julian date, and number of pedestrians affect the variation in Colias colour, suggesting that urbanization affects Colias colouration, and potentially rates of hybridization, in Toronto. This means that human disturbance of the environment could be affecting Colias rates of hybridization.

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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,707

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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