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Enregistrement W1549848819 · doi:10.1111/j.1558-5646.2010.01173.x

SEX REDUCES GENETIC VARIATION: A MULTIDISCIPLINARY REVIEW

2010· review· en· W1549848819 sur OpenAlexafffund
Root Gorelick, Henry H. Heng

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSusan G. Komen
Mots-clésBiologyGenetic variationEvolutionary biologyVariation (astronomy)Evolution of sexual reproductionPopulationGeneticsGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over a century, the paradigm has been that sex invariably increases genetic variation, despite many renowned biologists asserting that sex decreases most genetic variation. Sex is usually perceived as the source of additive genetic variance that drives eukaryotic evolution vis-à-vis adaptation and Fisher's fundamental theorem. However, evidence for sex decreasing genetic variation appears in ecology, paleontology, population genetics, and cancer biology. The common thread among many of these disciplines is that sex acts like a coarse filter, weeding out major changes, such as chromosomal rearrangements (that are almost always deleterious), but letting minor variation, such as changes at the nucleotide or gene level (that are often neutral), flow through the sexual sieve. Sex acts as a constraint on genomic and epigenetic variation, thereby limiting adaptive evolution. The diverse reasons for sex reducing genetic variation (especially at the genome level) and slowing down evolution may provide a sufficient benefit to offset the famed costs of sex.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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