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Enregistrement W2103647866 · doi:10.1371/journal.pcbi.1003092

Mate Choice and the Origin of Menopause

2013· article· en· W2103647866 sur OpenAlexafffund
R. A. Morton, Jonathan R. Stone, Rama S. Singh

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésFertilityMenopauseDemographyMatingReproductionBiologyGerontologyPhysiologyPopulationZoologyMedicineEcologyGeneticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human menopause is an unsolved evolutionary puzzle, and relationships among the factors that produced it remain understood poorly. Classic theory, involving a one-sex (female) model of human demography, suggests that genes imparting deleterious effects on post-reproductive survival will accumulate. Thus, a 'death barrier' should emerge beyond the maximum age for female reproduction. Under this scenario, few women would experience menopause (decreased fertility with continued survival) because few would survive much longer than they reproduced. However, no death barrier is observed in human populations. Subsequent theoretical research has shown that two-sex models, including male fertility at older ages, avoid the death barrier. Here we use a stochastic, two-sex computational model implemented by computer simulation to show how male mating preference for younger females could lead to the accumulation of mutations deleterious to female fertility and thus produce a menopausal period. Our model requires neither the initial assumption of a decline in older female fertility nor the effects of inclusive fitness through which older, non-reproducing women assist in the reproductive efforts of younger women. Our model helps to explain why such effects, observed in many societies, may be insufficient factors in elucidating the origin of menopause.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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