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Enregistrement W6929886673 · doi:10.5061/dryad.5hqbzkhf5

Data from: The city and forest bird flock together in a common garden: Genetic and environmental effects drive urban phenotypic divergence

2025· dataset· en· W6929886673 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésTraitUrbanizationFlockPhenotypic traitDivergence (linguistics)AggressionGenetic divergenceVariation (astronomy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban phenotypic divergences are documented across diverse taxa, but the underlying genetic and environmental drivers behind these phenotypic changes are unknown in most wild urban systems. We conduct a common garden experiment using great tit (Parus major) eggs collected along an urbanization gradient to: 1) determine whether documented morphological, physiological, and behavioural shifts in wild urban great tits are maintained in birds from urban and forest origins reared in a common garden (N = 73) and 2) evaluate how different sources of genetic, early maternal investment, and later environmental variation contributed to trait variation in the experiment. In line with the phenotypic divergence in the wild, common garden birds from urban origins had faster breath rates (i.e., higher stress response) and were smaller than birds from forest origins, while wild differences in aggression and exploration were not maintained in the experiment. Differences between individuals (genetic and environmentally induced) explained the most trait variation, while variation among foster nests and captive social groups was limited. Our results provide trait-specific evidence of evolution in an urban species where genetic change likely underlies urban differences in morphology and stress physiology, but that urban behavioural divergences are more strongly driven by plasticity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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