SEX-SPECIFIC GENETIC VARIANCE AND THE EVOLUTION OF SEXUAL DIMORPHISM: A SYSTEMATIC REVIEW OF CROSS-SEX GENETIC CORRELATIONS
Notice bibliographique
Résumé
The independent evolution of the sexes may often be constrained if male and female homologous traits share a similar genetic architecture. Thus, cross-sex genetic covariance is assumed to play a key role in the evolution of sexual dimorphism (SD) with consequent impacts on sexual selection, population dynamics, and speciation processes. We compiled cross-sex genetic correlations (r(MF)) estimates from 114 sources to assess the extent to which the evolution of SD is typically constrained and test several specific hypotheses. First, we tested if r(MF) differed among trait types and especially between fitness components and other traits. We also tested the theoretical prediction of a negative relationship between r(MF) and SD based on the expectation that increases in SD should be facilitated by sex-specific genetic variance. We show that r(MF) is usually large and positive but that it is typically smaller for fitness components. This demonstrates that the evolution of SD is typically genetically constrained and that sex-specific selection coefficients may often be opposite in sign due to sub-optimal levels of SD. Most importantly, we confirm that sex-specific genetic variance is an important contributor to the evolution of SD by validating the prediction of a negative correlation between r(MF) and SD.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».