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Enregistrement W6892169210 · doi:10.5061/dryad.7fn80

Data from: High temperature intensifies negative density dependence of fitness in red flour beetles

2015· dataset· en· W6892169210 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2015
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDensity dependenceEctothermPopulation densityAbiotic componentPopulationCompetition (biology)Maximum density

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Competition for food, space, or other depletable resources has strong impacts on the fitness of organisms and can lead to a pattern known as negative density dependence, where fitness decreases as population density increases. Yet, many resources that have strong impacts on fitness are nondepletable (e.g., moisture or temperature). How do these nondepletable resources interact with depletable resources to modify negative density dependence? We tested the hypothesis that negative density dependence is modulated by temperature in red flour beetles and tested the prediction that the strength of negative density dependence should decrease as temperature decreases. We measured the number of eggs laid, offspring development time, and the number of offspring that reached maturity at three temperatures and two food treatment combinations as we simultaneously manipulated adult population density. We demonstrated that low temperatures weaken negative density dependence in the number of eggs laid; this pattern was most evident when food was abundant. Density had no effect on development time, but low temperatures increased development time. The percent of eggs that emerged as adults decreased with both density and temperature and increased with food. Temperature, an abiotic driver, can thus modulate density-dependent processes in ectotherms. Therefore, models of population growth for ectotherms should incorporate the effects of temperature.

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)0,005
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,034

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2015
Routes d'admission1
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