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Enregistrement W2121606158 · doi:10.1086/673757

Rethinking Mutualism Stability: Cheaters and the Evolution of Sanctions

2013· review· en· W2121606158 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Quarterly Review of Biology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Economic Development and Innovation
Mots-clésMutualism (biology)CheatingBiologySanctionsCoevolutionEcologyKin selectionInclusive fitnessEvolutionary biologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,186 · 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