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Enregistrement W6929843173 · doi:10.5061/dryad.02v6wwq0s

Phenotypic divergence in two sibling species of shorebird: Common Snipe and Wilson's Snipe (Charadriiformes: Scolopacidae)

2020· dataset· en· W6929843173 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesPrograma Operacional Temático Factores de Competitividade
Mots-clésPlumageCircumstantial evidencePopulationEctothermCannibalism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural selection and social selection are among the main shapers of biological diversity, but their relative importance in divergence remains understudied. Additionally, although neutral evolutionary processes may promote phenotypic divergence, their potential contribution in speciation is often overlooked in studies of comparative morphology. In this study, we investigated phenotypic differentiation in two allopatric shorebirds: the Palearctic Common Snipe Gallinago gallinago and the Nearctic Wilson’s Snipe G. delicata. Specimens of Common Snipe (n = 355 skins, n = 163 skeletons) and Wilson’s Snipe (n = 403 skins, n = 141 skeletons) in natural history collections, were examined to quantify differences in skeletal and external measurements, and measures on wing and tail plumage variables. The species did not differ in skeletal variables except for the relatively larger sternum of the Common Snipe. The two species do not differ in multivariate wing size or shape (pointedness). Previously known plumage differences between these species were confirmed: the Common Snipe has fewer rectrices, longer and wider outermost rectrices, more extensive white on tips of the secondary feathers, and more white in the axillaries. Between-species variance in skeleton, primary length, and plumage variables was greater than expected if drift was mainly responsible for phenotypic divergence, suggesting a role of selective processes. However, drift could not be rejected after adjusting for multiple comparisons. Differences in plumage traits were greater than in skeletal or external measurements. Because snipe use plumage traits in signalling, the results suggest a faster divergence between these species in socially selected traits than in those related to resource use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

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