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Enregistrement W6957897791 · doi:10.60692/wrth4-s8m42

The fitness landscape of a community of Darwin's finches

2023· article· en· W6957897791 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

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Numerical Methods
Établissements canadiensBrock UniversityUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFitness landscapeNatural selectionAdaptive radiationAdaptive evolutionAdaptive strategiesSelection (genetic algorithm)Adaptive valueNatural (archaeology)Adaptation (eye)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Divergent natural selection should lead to adaptive radiation—that is, the rapid evolution of phenotypic and ecological diversity originating from a single clade. The drivers of adaptive radiation have often been conceptualized through the concept of "adaptive landscapes," yet formal empirical estimates of adaptive landscapes for natural adaptive radiations have proven elusive. Here, we use a 17-year dataset of Darwin's ground finches (Geospiza spp.) at an intensively studied site on Santa Cruz (Galápagos) to estimate individual apparent lifespan in relation to beak traits. We use these estimates to model a multi-species fitness landscape, which we also convert to a formal adaptive landscape. We then assess the correspondence between estimated fitness peaks and observed phenotypes for each of five phenotypic modes (G. fuliginosa, G. fortis [small and large morphotypes], G. magnirostris, and G. scandens). The fitness and adaptive landscapes show 5 and 4 peaks, respectively, and, as expected, the adaptive landscape was smoother than the fitness landscape. Each of the five phenotypic modes appeared reasonably close to the corresponding fitness peak, yet interesting deviations were also documented and examined. By estimating adaptive landscapes in an ongoing adaptive radiation, our study demonstrates their utility as a quantitative tool for exploring and predicting adaptive radiation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,191 · 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