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Enregistrement W7055137560

Characterizing phenotypic diversity in marine populations of threespine sticklebacks

2021· dissertation· en· W7055137560 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGasterosteusSticklebackHabitatFish migrationMarine habitatsSexual dimorphismSouthern HemisphereTrait
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) is an important model for studying evolution. Sticklebacks are widely distributed in the northern hemisphere and inhabit freshwater, brackish, and marine waters. Anadromous and marine populations (hereafter marine) are assumed to be homogenous in space and invariant in time in their phenotypic characteristics, despite marine environments varying on regional and local scales. Recent studies suggest there is in fact genetic and phenotypic structure in marine sticklebacks, yet the ecological causes remain unclear. My goal was to assess trait variation in marine stickleback populations around Southern coastal British Columbia (BC), and to determine whether or not oceanographic and habitat characteristics explained this variation. The area around Vancouver Island was ideal because four distinct oceanographic regions surround the island with varying coastal habitat types. Between May-July 2019, I sampled ~600 sticklebacks from 15 sites. I then characterized trait variation using two-dimensional (2D) geometric morphometric analysis to compare individuals between oceanographic regions and coastal habitats. I focused on five traits: armour phenotype, head size, body size, head shape, and body shape. I chose these traits because they are ecologically important and well-studied in freshwater populations, where their ecological drivers are known. I found that marine sticklebacks did vary morphologically among and between regions and habitats, but the variation was not immediately related to environmental variation, nor obviously comparable to variation in freshwater populations. Sexual dimorphism was the largest source of variation in the data, a well-established finding. But oceanographic and habitat variables influenced differences between males and females. I concluded that marine sticklebacks offer abundant opportunities for expanding our knowledge of drivers of morphology in nature.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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