Correlations among Fertility Components Can Maintain Mixed Mating in Plants
Notice bibliographique
Résumé
Classical models studying the evolution of self-fertilization in plants conclude that only complete selfing and complete outcrossing are evolutionarily stable. In contrast with this prediction, 42% of seed-plant species are reported to have rates of self-fertilization between 0.2 and 0.8. We propose that many previous models fail to predict intermediate selfing rates because they do not allow for functional relationships among three components of reproductive fitness: self-fertilized ovules, outcrossed ovules, and ovules sired by successful pollen export. Because the optimal design for fertility components may differ, conflicts among the alternative pathways to fitness are possible, and the greatest fertility may be achieved with some self-fertilization. Here we develop and analyze a model to predict optimal selfing rates that includes a range of possible relationships among the three components of reproductive fitness, as well as the effects of evolving inbreeding depression caused by deleterious mutations and of selection on total seed number. We demonstrate that intermediate selfing is optimal for a wide variety of relationships among fitness components and that inbreeding depression is not a good predictor of selfing-rate evolution. Functional relationships subsume the myriad effects of individual plant traits and thus offer a more general and simpler perspective on mating system evolution.
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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 | 0,000 |
| 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 ».