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Enregistrement W1972627713 · doi:10.1086/321324

On Indirect Genetic Effects in Structured Populations

2001· article· en· W1972627713 sur OpenAlexfundno aff
Aneil F. Agrawal, Edmund D. Brodie, Michael J. Wade

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésSelection (genetic algorithm)BiologyPopulationEvolutionary biologyMetapopulationPhenotypeGenetic structureGroup selectionGeneticsGenetic variationGeneComputer scienceBiological dispersalMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indirect genetic effects (IGEs) occur when the phenotype of an individual, and possibly its fitness, depends, at least in part, on the genes of its social partners. The effective result is that environmental sources of phenotypic variance can themselves evolve. Simple models have shown that IGEs can alter the rate and direction of evolution for traits involved in interactions. Here we expand the applicability of the theory of IGEs to evolution in metapopulations by including nonlinear interactions between individuals and population genetic structure. Although population subdivision alone generates some dramatic and nonintuitive evolutionary dynamics for interacting phenotypes, the combination of nonlinear interactions with subdivision reveals an even greater importance of IGEs. The presence of genetic structure links the evolution of interacting phenotypes and the traits that influence their expression ("effector traits") even in the absence of genetic correlations. When nonlinear social effects occur in subdivided populations, evolutionary response is altered and can even oppose the direction expected due to direct selection. Because population genetic structure allows for multilevel selection, we also investigate the role of IGEs in determining the response to individual and group selection. We find that nonlinear social effects can cause interference between levels of selection even when they act in the same direction. In some cases, interference can be so extreme that the actual evolutionary response to multilevel selection is opposite in direction to that predicted by summing selection at each level. This theoretical result confirms empirical data that show higher levels of selection cannot be ignored even when selection acts in the same direction at all levels.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,844

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations116
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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