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Enregistrement W1926990393 · doi:10.1111/j.1558-5646.2011.01459.x

DIFFERENTIAL SELECTION BETWEEN THE SEXES AND SELECTION FOR SEX

2011· article· en· W1926990393 sur OpenAlexaff
Denis Roze, Sarah P. Otto

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBiologySelection (genetic algorithm)Sexual selectionEvolutionary biologyLocus (genetics)GeneticsSexual conflictSexual dimorphismZoologyGeneMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anisogamy is known to generate an important cost for sexual reproduction (the famous "twofold cost of sex"). However, male-female differences may have other consequences on the evolution of sex, due to the fact that selective pressures may differ among the sexes. On the one hand, intralocus sexual conflict should favor asexual females, which can fix female-beneficial, male-detrimental alleles. On the other hand, it has been suggested repeatedly that sexual selection among males may help to purge the mutation load, providing an advantage to sexual females. However, no analytical model has computed the strength of selection acting on a modifier gene affecting the frequency of sexual reproduction when selection differs between the sexes. In this article, we analyze a two-locus model using two approaches: a quasi-linkage-equilibrium (QLE) analysis and a local stability analysis, whose predictions are verified using a multilocus simulation. We find that costly sex can be maintained when selection is stronger in males than in females, but acts in the same direction in both. Complete asexuality, however, evolves under any other form of selection. Finally, we discuss how experimental measurements of fitness variances and covariances between sexes could be used to determine the overall direction and strength on selection for sex arising from differences in selection between males and females.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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