The Origin of Gender Dimorphism in Animal‐Dispersed Plants: Disruptive Selection in a Model of Social Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Dioecy (separate sexes) in plants is associated with animal fruit dispersal, but hypotheses for a role of dispersal in the origin of gender dimorphism have received little support. Here, I present a patch-structured model to explore the conditions that favor dimorphism when dispersal is coupled with sex allocation. The model shows that if the proportion of fruits dispersed from a cosexual plant increases with its allocation to fruits (causing accelerating fitness returns from dispersed fruits), disruptive selection can arise when the cost of dispersal is minimal and the correlation among patchmates (i.e., relatedness) is high. In reality, however, the proportion of fruits dispersed from a plant's patch may decline with further allocation to fruits. Even in this case, novel contexts that lead to disruptive selection on sex allocation are discovered, occurring when dispersal costs are high and relatedness is low, which causes accelerating returns from nondispersed fruits. Hence, surprisingly, gender dimorphism can evolve because female specialists are better able to escape local competition or to succeed in it. Building on the few existing models of disruptive selection on social traits, the mechanisms here show that selection for relaxed local competition (cooperation) can sometimes facilitate diversification and sometimes prevent it.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».