Episode 121: Stickle-back to the future: experimental evolution in nature (with Alison Derry and Andrew Hendry)
Notice bibliographique
Résumé
Can we study evolution in the wild? Are some species “super-evolvers”? On the episode, we talk with Alison Derry, a professor of biology at the University of Quebec in Montreal, and Andrew Hendry, a professor in the Department of Biology at McGill University, Canada. This episode is the second we’ve done on the team’s work, and Andrew was also a guest on our first episode in the series. This conversation was recorded live in front of an audience at Kenai Peninsula College, in Soldotna, Alaska. The college is just a few miles from the lakes where Alison, Andrew, and many of their colleagues and students carry out experiments on threespine sticklebacks. We ask Alison and Andrew about their research on the rapid evolution of these fish, which were recently reintroduced to the lakes, and how the introduction of two distinct stickleback ecotypes are affecting the evolution of zooplankton in the lakes. We also discuss the central position of sticklebacks in the food web and how the sticklebacks are impacting the ecosystems now as well as how they likely impacted the lakes in the evolutionary past. Cover photo: Keating Shahmehri. Audio from Hunter Morrison at KDLL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».