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Enregistrement W6894285149 · doi:10.5683/sp3/cngkn7

Tufted Puffin (Fratercula cirrhata) 3dRADseq and msat data

2023· dataset· en· W6894285149 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésBiological dispersalSeabirdPopulationHerringLocal adaptationPopulation bottleneck

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The tufted puffin (Fratercula cirrhata) is a medium sized seabird found throughout the North Pacific Ocean. Although populations of tufted puffins appear to be stable or increasing in some parts of their distribution, they are experiencing significant declines in other parts of their distribution, including in the Gulf of Alaska. Assessments of tufted puffin population status in Alaska are currently limited because little is known about population genetic structure. Similarly, there is little information on the amount of dispersal between populations in Alaska, and between populations in Alaska and those in the southern portion of the species’ range. If genetic analyses reveal significant genetic differentiation between tufted puffins nesting in different regions of Alaska, or evidence of local adaptation, then the apparent decline in the Gulf of Alaska becomes more of a conservation concern. There is general consensus within the tufted puffin research and management community that a study of population genetic structure is a high priority. As part of our ongoing research, we conducted genetic analysis to determine if tufted puffin nesting colonies form single or multiple conservation units, and populations show evidence of local adaptation, using traditional population genetic analysis and next-generation sequencing techniques. Continuing analyses of genome-wide associations between environment and genetic adaptation for tufted puffins will also provide greater insight into how coastal seabird populations in the temperate North Pacific Ocean are coping with the effects of climate change.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1140,062

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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