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Enregistrement W1987700989 · doi:10.1111/jeb.12180

Biased sex‐ratio and sex‐biased heterozygote disadvantage affect the maintenance of a genetic polymorphism and the properties of hybrid zones

2013· article· en· W1987700989 sur OpenAlexfundno aff
Pierre Nouvellet, Sébastien Gourbière

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionInternational Development Research CentreMedical Research CouncilUnited Nations Development ProgrammeWorld Bank Group
Mots-clésHeterozygote advantageBiologyDisadvantageGeneticsEvolutionary biologySex ratioGenotypePopulationDemographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of biodiversity is a major issue of modern biology, and it is becoming increasingly topical as the ongoing erosion of diversity puts serious threats on human well-being. An elementary mechanism that allows maintaining diversity is the interplay between dispersal and heterozygote selective disadvantage, which can lead to self-sustainable spatial genetic structures and is central to the stability of hybrid zones. Theoretical studies supporting the importance of this mechanism assume a balanced sex-ratio and a heterozygote disadvantage equally affecting both sexes, despite the multiplicity of empirical evidence that (i) adult sex-ratio is usually biased towards either male or female and that (ii) heterozygote disadvantage often affects a single sex. We expanded the existing theory by weighting the strength of selection against heterozygote according to the biased in sex-ratio and in heterozygote disadvantage. The range of conditions allowing for the maintenance of polymorphism can then either double or vanish. We discuss the implications of such finding for birds, mammals and insects diversity. Finally, we provide simple analytical predictions about the effect of those biased on the width and speed of hybrid zones and on the time for the spread of beneficial mutations through such zones.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2013
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