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Enregistrement W4416501277 · doi:10.22541/au.176373407.73342151/v1

Migration ameliorates the deleterious effects of genomic offset to environment on population growth in a free-living bird

2025· preprint· W4416501277 sur OpenAlexaff
Katherine Carbeck, Peter Arcese, Tom R. Booker, Tongli Wang, Lukas F. Keller, Amy Wilson, Yvonne L. Chan, Kevin Winker, Christin L. Pruett, P.F.J. Benham, Carla Cicero, Rauri C. K. Bowie, Jennifer Walsh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationClimate changePopulation growthEnvironmental changeSubspeciesGenetic variation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental change reshapes species’ distributions and abundances globally, yet the numerous ways genetic variation, life-history, and climate change influence population dynamics remain poorly understood. Using 316 whole-genomes from 21 subspecies of resident and migrant song sparrows (Melospiza melodia) across western North America, we tested whether population growth was predicted by genomic offset—the mismatch between a population’s current climate-adapted genomic composition and that predicted as optimal under future or spatially distinct climates. Genomic offset explained 59% of the variation in population growth from 2001-11 to 2012-22. While genomic offsets were similar in migrant and resident populations, residents declined, especially where thermal and/or hydric stress increased, whereas migrants increased where climatic limits on population growth were ameliorated. Our results support that genomic offset can predict the dynamics of locally adapted species, highlight the potential utility of such models in conservation, and suggest seasonal migration may mitigate maladaptation to environmental change in mobile animals.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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'admission1
Résumé présentoui

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