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Enregistrement W6948229396 · doi:10.5061/dryad.jsxksn092

The influences of progenitor filtering, domestication selection and the boundaries of nature on the domestication of grain crops

2021· dataset· en· W6948229396 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioactive Natural Diterpenoids Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomesticationCropSelection (genetic algorithm)Natural selectionRange (aeronautics)Identification (biology)Convergent evolutionDirectional selection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Domestication generally involves two sequential processes: initial identification of wild species with desirable characteristics (“progenitor filtering”); and subsequent artificial and natural selection that respectively improve features preferred by humans and adapt species to cultivation/captivity (“domestication selection”). Consequently, domesticated species can differ from wild species and may share characteristics owing to convergent evolution (“domestication syndrome”). Baring evolutionary constraints, domestication selection may generate extreme phenotypes that transcend the “boundaries of nature” evident for wild species. Despite evidence of domestication syndromes in some clades, broader contributions of progenitor filtering and domestication selection to characteristics of contemporary domesticated species have received limited attention. 2. Using comparative analysis of 49 grain-crop and 87 wild annual plant species from 15 families, we: (1) addressed whether plants of crop and wild species differ for mean seed number, per-seed mass and total seed-mass investment; (2) assessed contributions of a) progenitor filtering and b) domestication selection to these differences; (3) evaluated whether crop characteristics exceed the boundaries of nature; and (4) assessed whether seed-production characteristics of grain crops constitute components of a generic domestication syndrome. 3. On average, grain-crop plants produce heavier seeds and greater total seed mass than wild species, but seed number per plant does not differ. Comparison of wild species between genera with or without crop species found no evidence of progenitor filtering. In contrast, crop species differed from congeneric wild species for the mass traits, but not for seed number. Greater seed investment by crops is consistent with artificial selection for enhanced seed yield (mass per harvested area), whereas heavier individual seeds suggest selection for improved nutritional quality and (or) adaptation to cultivation environments. 4. Seed number-size characteristics of grain-crop species lie within the bivariate variation among wild species and so do not exceed the boundaries of nature. Seed number and size varied similarly between species types and generally aligned with seed-investment isoclines, suggesting an upper investment limit. 5. Despite greater average investment in seed production and individual seeds by grain-crop species, seed-production characteristics did not vary less among crop species than among wild species, which is inconsistent with a common domestication syndrome.

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.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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