A multivariate view of the evolution of sexual dimorphism
Notice bibliographique
Résumé
Sexual differences are often dramatic and widespread across taxa. Their extravagance and ubiquity can be puzzling because the common underlying genome of males and females is expected to impede rather than foster phenotypic divergence. Widespread dimorphism, despite a shared genome, may be more readily explained by considering the multivariate, rather than univariate, framework governing the evolution of sexual dimorphism. In the univariate formulation, differences in genetic variances and a low intersexual genetic correlation (rMF) can facilitate the evolution of sexual dimorphism. However, studies that have analysed sex-specific differences in heritabilities or genetic variances do not always find significant differences. Furthermore, many of the reported estimates of rMF are very high and positive. When monomorphic heritabilities and a high rMF are present together, the evolution of sexual dimorphism on a trait-by-trait basis is severely constrained. By contrast, the multivariate formulation has greater generality and more flexibility. Although the number of multivariate sexual dimorphism studies is low, almost all support sex-specific differences in the G (variance-covariance) matrix; G matrices can differ with respect to size and/or orientation, affecting the response to selection differently between the sexes. Second, whereas positive values of the univariate quantity rMF only hinder positive changes in sexual dimorphism, positive covariances in the intersexual covariance B matrix can either help or hinder. Similarly, the handful of studies reporting B matrices indicate that it is often asymmetric, so that B can affect the evolution of single traits differently between the sexes. Multivariate approaches typically demonstrate that genetic covariances among traits can strongly constrain trait evolution when compared with univariate approaches. By contrast, in the evolution of sexual dimorphism, a multivariate view potentially reveals more opportunities for sexual dimorphism to evolve by considering the effect sex-specific selection has on sex-specific G matrices and an asymmetric B matrix.
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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 | 0,000 |
| 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 ».