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Enregistrement W6967370043 · doi:10.5061/dryad.84g54

Data from: Dietary stress does not strengthen selection against single deleterious mutations in Drosophila melanogaster

2011· dataset· en· W6967370043 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2011
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Drosophila melanogasterNatural selectionFecundityReproductive successProductivitySexual selectionMating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress is generally thought to increase the strength of selection, although empirical results are mixed and general conclusions are difficult because data are limited. Here we compare the fitness effects of nine independent recessive mutations in Drosophila melanogaster in a high- and low-dietary-stress environment, estimating the strength of selection on these mutations arising from both a competitive measure of male reproductive success and productivity (female fecundity and the subsequent survival to adulthood of her offspring). The effect of stress on male reproductive success has not been addressed previously for individual loci and is of particular interest with respect to the alignment of natural and sexual selection. Our results do not support the hypothesis that stress increases the efficacy of selection arising from either fitness component. Results concerning the alignment of natural and sexual selection were mixed, although data are limited. In the low-stress environment, selection on mating success and productivity were concordant for five of nine mutations (four out of four when restricted to those with significant or near-significant productivity effects), whereas in the high-stress environment, selection aligned for seven of nine mutations (two out of two when restricted to those having significant productivity effects). General conclusions as to the effects of stress on the strength of selection and the alignment of natural and sexual selection await data from additional mutations, fitness components and stressors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,026

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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