MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6894405279 · doi:10.5683/sp3/f3v4bi

Data from: Population genetic structure and its implications for adaptive variation in memory and the hippocampus on a continental scale in food-caching black-capped chickadees

2020· dataset· en· W6894405279 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic variationPopulationGenetic structureNatural selectionGenetic divergenceGenetic variabilitySelection (genetic algorithm)Divergence (linguistics)Hippocampal formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Food-caching birds rely on stored food to survive the winter and spatial memory has been shown to be critical in successful cache recovery. Both spatial memory and the hippocampus, an area of the brain involved in spatial memory, exhibit significant geographic variation linked to climate-based environmental harshness and the potential reliance on food caches for survival. Such geographic variation has been suggested to have a heritable basis associated with differential selection. Here, we ask whether population genetic differentiation and potential isolation among multiple populations of food-caching black-capped chickadees is associated with differences in memory and hippocampal morphology by exploring population genetic structure within and among groups of populations that are divergent to different degrees in hippocampal morphology. Using mitochondrial DNA and 583 AFLP loci, we found that population divergence in hippocampal morphology is not significantly associated with neutral genetic divergence or geographic distance, but instead is significantly associated with differences in winter climate. These results are consistent with variation in a history of natural selection on memory and hippocampal morphology that creates and maintains differences in these traits regardless of population genetic structure and likely associated gene flow.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,011

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MIND→Travaux en français237 207→