Consequences of Hierarchical Allocation for the Evolution of Life‐History Traits
Notice bibliographique
Résumé
Resource allocation within individuals may often be hierarchical, and this may have important effects on genetic correlations and on trait evolution. For example, organisms may divide energy between reproduction and somatic growth and then subdivide reproductive resources. Genetic variation in allocation to pathways early in such hierarchies (e.g., reproduction) can cause positive genetic correlations between traits that trade off (e.g., offspring size and number) because some individuals invest more resources in reproduction than others. We used quantitative-genetic models to explore the evolutionary implications of allocation hierarchies. Our results showed that when variation in allocation early in the hierarchy exceeds subsequent variation in allocation, genetic covariances and initial responses to selection do not reflect trade-offs occurring at later levels in the hierarchy. This general pattern was evident for many starting allocations and optima and for whether traits contributed multiplicatively or additively to fitness. Finally, artificial selection on a single trait revealed masked trade-offs when variation in early allocation was comparable to subsequent variation in allocation. This result confirms artificial selection as a powerful, but not foolproof, method of detecting trade-offs. Thus, allocation hierarchies can profoundly affect life-history evolution by causing traits to evolve in the opposite direction to that predicted by trade-offs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».