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Enregistrement W2128778855 · doi:10.1111/j.1743-6109.2010.01712.x

SEXUAL MEDICINE: Sexual Selection and Genital Evolution: An Overview

2010· review· en· W2128778855 sur OpenAlexafffund
Rany Shamloul, Ahmed I. El‐Sakka, Anthony J Bella

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSex organSexual selectionSexual conflictBiologyEvolutionary biologySelection (genetic algorithm)GeneticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Genital morphology (especially male) among the animal kingdom is characterized by extensive differences that even members of closely related species with similar general morphology may have remarkably diverse genitalia. AIM: To present the sexual medicine specialist with a basic understanding of the current hypotheses on genital evolution with an emphasis on the sexual selection theories. METHODS: A review of current literature on the theories of genital evolution. MAIN OUTCOME MEASURES: Analysis of the supporting evidence for the sexual selection theories of genital evolution. RESULTS: Several theories have been proposed to explain genital evolution. Currently, the sexual selection theories are being considered to present valid and solid evidence explaining genital evolution. However, other theories, including sexual conflict, are still being investigated. All theories of genital evolution have their own weaknesses and strengths. CONCLUSIONS: Given that many complex biological mechanisms, mostly unknown yet, are involved in the process of genital evolution, it is thus reasonable to conclude that not one theory can independently explain genital evolution. It is likely that these mechanisms may prove to have synergistic rather than exclusive effects.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,251 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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