Rethinking Mutualism Stability: Cheaters and the Evolution of Sanctions
Notice bibliographique
Résumé
How cooperation originates and persists in diverse species, from bacteria to multicellular organisms to human societies, is a major question in evolutionary biology. A large literature asks: what prevents selection for cheating within cooperative lineages? In mutualisms, or cooperative interactions between species, feedback between partners often aligns their fitness interests, such that cooperative symbionts receive more benefits from their hosts than uncooperative symbionts. But how do these feedbacks evolve? Cheaters might invade symbiont populations and select for hosts that preferentially reward or associate with cooperators (often termed sanctions or partner choice); hosts might adapt to variation in symbiont quality that does not amount to cheating (e.g., environmental variation); or conditional host responses might exist before cheaters do, making mutualisms stable from the outset. I review evidence from yucca-yucca moth, fig-fig wasp, and legume-rhizobium mutualisms, which are commonly cited as mutualisms stabilized by sanctions. Based on the empirical evidence, it is doubtful that cheaters select for host sanctions in these systems; cheaters are too uncommon. Recognizing that sanctions likely evolved for functions other than retaliation against cheaters offers many insights about mutualism coevolution, and about why mutualism evolves in only some lineages of potential hosts.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».