Data from: Does genome-wide variation and putatively adaptive variation identify the same set of distinct populations?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying which populations within species to prioritize for conservation is a major challenge: one question is whether to prioritize populations based on adaptive variation versus considering genome-wide genetic variation. Many authors have advocated focusing solely on adaptive variation due to its direct connection to selection, function, and adaptive capacity. However, there are many limitations in identifying and using adaptive genetic variation for conservation. Patterns of genome-wide genetic variation may be congruent with patterns of adaptive genetic variation, and genome-wide variation is much easier to measure. However, evidence for congruence is mixed. We gather genome-wide and putatively adaptive SNP data across 34 species of plants and animals from published outlier and association studies to test congruence. We ask whether putatively adaptive subsets of genome-wide SNPs identify the same distinctive populations (measured using the Shapley Value of distinctiveness) as genome-wide SNPs. We find that genome-wide and putatively adaptive SNPs generally but variably agree on population prioritizations. As expected, the level of agreement is predicted by the proportion of putatively adaptive SNPs, and the agreement is lower when there is more overall population genetic structure. Interestingly, across our datasets, putatively adaptive SNPs do as well or better at predicting genome-wide population prioritization than sized-matched random subsets of SNPs. Taken together, using genome-wide genetic variation for population prioritization may be a generally sound and cost-effective strategy for prioritizing populations in order to safeguard species-level genetic variation.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».