Data and code from: A review of cisco form diversity and lake depth
Notice bibliographique
Résumé
Cisco form diversity overlaps with glacial lake coverage in North America. A recent hypothesis proposes that secondary contact among refugial cisco lineages during retreat of the Laurentide Ice Sheet was the basis for the geography of cisco diversity in North American lakes. Glacial lake coverage in North America is also a map of Mysis diluviana distribution, a glacial relic species found in lakes including the Laurentian Great Lakes. The presence of Mysis increases isotopic niche size of cisco, a necessary condition for Mysis to be a key element of cisco clade diversification. We reviewed literature on cisco forms in North American lakes to determine if cisco diversity is related to an ecological opportunity gradient, maximum lake depth with the presence of Mysis. Cisco form diversity increases with lake maximum depth in North America in the presence of Mysis with deeper lakes increasingly likely to hold multiple forms. Lakes without Mysis had only one cisco form and were shallower in general. We hypothesize that Mysis is the basis for the relationship between lake depth and cisco form diversity because of the complex behavior and distribution of Mysis that stems from increasing lake depth. We propose the geography of cisco diversity in North America results from within lake predator–prey processes as a function of lake depth under the Mysis hypothesis vs. secondary contact priming genetic diversity. The two hypotheses are not mutually exclusive. Analysis of a lake set covering both cisco and Mysis ranges points to more lakes having multiple cisco forms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,054 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».