EFFECTS ON POPULATION DIVERGENCE OF WITHIN-GENERATIONAL LEARNING ABOUT PROSPECTIVE MATES
Notice bibliographique
Résumé
Although learned mate preferences are suspected to have important effects during speciation, theoretical models have largely neglected the effects on speciation and population divergence of within-generational learning, that is, learning based upon prior experience with potential mates. Here, we use population genetic models to address this deficit. Focusing on the situation of secondary contact between populations that still hybridize, we consider models of learning by females and by males under polygyny. We assess the effects of learning to prefer conspecifics from previous conspecific encounters, learning to avoid heterospecifics from previous heterospecific encounters, and learning to prefer familiar types. We examine the amount of population divergence that results from learning in these models. We also assess the effect of learning on the spread of an allele that strengthens assortative mating in both models. We find that learning can have counterintuitive, but logical and understandable effects that differ with the version of the model assessed. In general, population divergence is expected to increase most consistently when females learn to strengthen their preferences for conspecifics from previous encounters with conspecifics. Our results also suggest that within-generational learning will generally inhibit the spread of alleles strengthening assortative mating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».