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Enregistrement W6966996354 · doi:10.5061/dryad.1719

Data from: No effect of environmental heterogeneity on the maintenance of genetic variation in wing shape in Drosophila melanogaster

2010· dataset· en· W6966996354 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2010
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplicateWingGenetic variationPanmixiaContext (archaeology)Drosophila melanogasterTraitGenetic divergenceDivergence (linguistics)Genetic correlation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theory suggests that heterogeneous environments should maintain more genetic variation within populations than homogeneous environments, yet experimental evidence for this effect in quantitative traits has been inconsistent. To examine the effect of heterogeneity on quantitative genetic variation, we maintained replicate populations of Drosophila melanogaster under treatments with constant temperatures, temporally variable temperature, or spatially variable temperature with either panmictic or limited migration. Despite observing differences in fitness and divergence in several wing traits between the environments, we did not find any differences in the additive genetic variance for any wing traits among any of the treatments. Although we found an effect of gene flow constraining adaptive divergence between cages in the limited migration treatment, it did not tend to increase within-population genetic variance relative to any of the other treatments. The lack of any clear and repeatable patterns of response to heterogeneous vs. homogeneous environments across several empirical studies suggests that a single general mechanism for the maintenance of standing genetic variation is unlikely; rather, the relative importance of putative mechanisms likely varies considerably from one trait and ecological context to another.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1110,064

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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