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Enregistrement W6894463986 · doi:10.5683/sp3/i6wg3j

Data from: Does genome-wide variation and putatively adaptive variation identify the same set of distinct populations?

2024· dataset· en· W6894463986 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)PopulationGenetic variationAdaptive valuePrioritizationOutlierAdaptive strategies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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