FIXATION PROBABILITIES DEPEND ON LIFE HISTORY: FECUNDITY, GENERATION TIME AND SURVIVAL IN A BURST‐DEATH MODEL
Notice bibliographique
Résumé
The burst-death model has been developed to describe the life history of organisms with variable generation times and a burst of a fixed number of offspring. The model also includes an optional constant clearance rate, such as washout from a chemostat, and the possibility of sustained periods of population growth followed by severe bottlenecks, as in serial passaging. In this model, a beneficial mutation can either increase the burst rate or the burst size, or reduce the clearance rate, thus increasing survival. In this article we examine the effects of these three possible mechanisms on both the Malthusian fitness and the fixation probability of the lineage. We find that equivalent relative increases in the burst rate or burst size confer equivalent increases in the Malthusian fitness of a lineage, whereas increasing survival typically has a more moderate effect on Malthusian fitness. In contrast, for beneficial mutations that confer the same increase in fitness, mutations that increase survival are the most likely to fix, followed by mutations that increase the burst rate. Mutations that increase the burst size are the least likely to fix. These results imply that mutant lineages with the highest Malthusian fitness are not, in many cases, the most likely to escape extinction.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».