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Enregistrement W7098317161

A rticle How the Mountain Pine Beetle (Dendroctonus ponderosae) Breached the Canadian Rocky Mountains

2016· article· en· W7098317161 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal Plant Extracts Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMountain pine beetleDendroctonusRange (aeronautics)Biological dispersalPopulationLocal adaptationPEST analysisClimate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mountain pine beetle (MPB; Dendroctonus ponderosae Hopkins), a major pine forest pest native to western North America, has extended its range north and eastward during an ongoing outbreak. Determining how the MPB has expanded its range to breach putative barriers, whether physical (nonforested prairie and high elevation of the Rocky Mountains) or climatic (extreme continental climate where temperatures can be below 40 C), may contribute to our general understanding of range changes as well as management of the current epidemic. Here, we use a panel of 1,536 single nucleotide polymorphisms (SNPs) to assess population genetic structure, connectivity, and signals of selection within this MPB range expansion. Biallelic SNPs in MPB from southwestern Canada revealed higher genetic differenti-ation and lower genetic connectivity than in the northern part of its range. A total of 208 unique SNPs were identified using different outlier detection tests, of which 32 returned annotations for products with putative functions in choles-terol synthesis, actin filament contraction, and membrane transport. We suggest that MPB has been able to spread beyond its previous range by adjusting its cellular and metabolic functions, with genome scale differentiation enabling populations to better withstand cooler climates and facilitate longer dispersal distances. Our study is the first to assess landscape-wide selective adaptation in an insect. We have shown that interrogation of genomic resources can identify

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)0,000
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 enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,252
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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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