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Enregistrement W2091859036 · doi:10.1111/j.1420-9101.2006.01270.x

Selection for increased allocation to offspring number under environmental unpredictability

2006· article· en· W2091859036 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySelection (genetic algorithm)OffspringEvolutionary biologyNatural selectionZoologyEcologyGeneticsMachine learningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to life-history theory, the evolution of offspring size is constrained by the trade-off between allocation of resources to individual offspring and the number of offspring produced. Existing models explore the ecological consequences of offspring size, whereas number is invariably treated simply as an outcome of the trade-off with size. Here I ask whether there is a direct evolutionary advantage of increased allocation to offspring number under environmental unpredictability. Variable environments are expected to select for diversification in the timing of egg hatch and seed germination, yet the dependence of the expression of diversification strategies, and thus parental fitness, on offspring number has not previously been recognized. I begin by showing that well-established sampling theory predicts that a target bethedging diversification strategy is more reliably achieved as offspring number increases. I then use a simulation model to demonstrate that higher offspring number leads to greater geometric mean fitness under environmental uncertainty. Natural selection is thus expected to act directly to increase offspring number under assumptions of environmental unpredictability in season quality.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,109

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,198 · 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