Notice bibliographique
Résumé
The reasons that sex and recombination are so widespread remain elusive. One popular hypothesis is that sex and recombination promote adaptation to a changing environment. The strongest evidence that increased recombination may evolve because recombination promotes adaptation comes from artificially selected populations. Recombination rates have been found to increase as a correlated response to selection on traits unrelated to recombination in several artificial selection experiments and in a comparison of domesticated and nondomesticated mammals. There are, however, several alternative explanations for the increase in recombination in such populations, including two different evolutionary explanations. The first is that the form of selection is epistatic, generating linkage disequilibria among selected loci, which can indirectly favor modifier alleles that increase recombination. The second is that random genetic drift in selected populations tends to generate disequilibria such that beneficial alleles are often found in different individuals; modifier alleles that increase recombination can bring together such favorable alleles and thus may be found in individuals with greater fitness. In this paper, we compare the evolutionary forces acting on recombination in finite populations subject to strong selection. To our surprise, we found that drift accounted for the majority of selection for increased recombination observed in simulations of small to moderately large populations, suggesting that, unless selected populations are large, epistasis plays a secondary role in the evolution of recombination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».