MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6910902451 · doi:10.5061/dryad.682ns

Data from: Indirect genetic effects underlie oxygen-limited thermal tolerance within a coastal population of chinook salmon

2014· dataset· en· W6910902451 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2014
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensYellow Island Aquaculture (Canada)University of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffspringMaternal effectChinook windEctothermPopulationGenetic variationCritical thermal maximum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With global temperatures projected to surpass the limits of thermal tolerance for many species, evaluating the heritable variation underlying thermal tolerance is critical for understanding the potential for adaptation to climate change. We examined the evolutionary potential of thermal tolerance within a population of chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) by conducting a full-factorial breeding design and measuring the thermal performance of cardiac function and the critical thermal maximum (CTmax) of offspring from each family. Additive genetic variation in offspring phenotype was mostly negligible, although these direct genetic effects explained 53% of the variation in resting heart rate (fH). Conversely, maternal effects had a significant influence on resting fH, scope for fH, cardiac arrhythmia temperature and CTmax. These maternal effects were associated with egg size, as indicated by strong relationships between the mean egg diameter of mothers and offspring thermal tolerance. Because egg size can be highly heritable in chinook salmon, our finding indicates that the maternal effects of egg size constitute an indirect genetic effect contributing to thermal tolerance. Such indirect genetic effects could accelerate evolutionary responses to the selection imposed by rising temperatures and could contribute to the population-specific thermal tolerance that has recently been uncovered among Pacific salmon populations.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,011

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueData Archiving and Networked Services (DANS)Travaux en français237 207