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Enregistrement W6948431322 · doi:10.5061/dryad.s6902b5

Data from: Behavioral diversity is maintained by a conditional strategy in a freshwater zooplankton

2019· dataset· en· W6948431322 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraspecific competitionPopulationNatural population growthZooplanktonDiel vertical migrationDiversity (politics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many populations have intraspecific diversity in phenotype and ecological strategy, but the mechanisms maintaining such diversity are not fully understood. Multiple behaviors can be maintained either as a conditional strategy, where fitness depends on an individual’s phenotype, or as a mixed strategy where alternative behaviors have similar fitness independent of phenotype. Using high-resolution depth and time sampling, we characterize two distinct diel vertical migration behaviors in a population of freshwater zooplankton (Daphnia pulicaria). Individuals in this population differ in their color phenotype and migratory behavior with red morphs upregulating hemoglobin and undergoing a deep migration, and pale morphs not producing hemoglobin and undergoing a shallow migration. We experimentally manipulated the behavior of each phenotype in the field, and measured population growth in their natural migration behavior as well as population growth in their alternative behaviors. Experimental populations of pale and red morphs under their natural migrations had roughly equal fitness, despite vast differences in environmental conditions. When forced to switch behaviors, pale morphs suffered reduced fitness, whereas red morphs had similar fitness compared to their natural migration. Our results suggest that while behavioral diversity may be promoted by the opportunity for alternative behaviors of equal fitness, the distinct physiological conditions required for survival in alternative behaviors limit the capacity for individual behavioral switching and likely maintain behavioral diversity as a conditional strategy.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,760
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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