Phenotypic Plasticity, Costs of Phenotypes, and Costs of Plasticity
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.
Notice bibliographique
Résumé
Why are some traits constitutive and others inducible? The term costs often appears in work addressing this issue but may be ambiguously defined. This review distinguishes two conceptually distinct types of costs: phenotypic costs and plasticity costs. Phenotypic costs are assessed from patterns of covariation, typically between a focal trait and a separate trait relevant to fitness. Plasticity costs, separable from phenotypic costs, are gauged by comparing the fitness of genotypes with equivalent phenotypes within two environments but differing in plasticity and fitness. Subtleties associated with both types of costs are illustrated by a body of work addressing predator-induced plasticity. Such subtleties, and potential interplay between the two types of costs, have also been addressed, often in studies involving genetic model organisms. In some instances, investigators have pinpointed the mechanistic basis of plasticity. In this vein, microbial work is especially illuminating and has three additional strengths. First, information about the machinery underlying plasticity--such as structural and regulatory genes, sensory proteins, and biochemical pathways--helps link population-level studies with underlying physiological and genetic mechanisms. Second, microbial studies involve many generations, large populations, and replication. Finally, empirical estimation of key parameters (e.g., mutation rates) is tractable. Together, these allow for rigorous investigation of gene interactions, drift, mutation, and selection--all potential factors influencing the maintenance or loss of inducible traits along with phenotypic and plasticity costs. Messages emerging from microbial work can guide future efforts to understand the evolution of plastic traits in diverse organisms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle