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Enregistrement W2129790369 · doi:10.1111/j.1558-5646.2011.01510.x

SEXUAL, FECUNDITY, AND VIABILITY SELECTION ON FLOWER SIZE AND NUMBER IN A SEXUALLY DIMORPHIC PLANT

2011· article· en· W2129790369 sur OpenAlexfundno aff
Lynda F. Delph, Christopher R. Herlihy

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBiologyFecunditySexual dimorphismSexual selectionSelection (genetic algorithm)Directional selectionPollenExperimental evolutionBotanyZoologyGenetic variationPopulationGeneticsDemographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of sexual dimorphism will depend on how sexual, fecundity and viability selection act within each sex, with the different forms of selection potentially operating in opposing directions. We examined selection in the dioecious plant Silene latifolia using planted arrays of selection lines that differed in flower size (small vs. large). In this species, a flower size/number trade-off exists within each sex, and males produce smaller and more numerous flowers than females. Moreover, floral traits are genetically correlated with leaf physiology. Sexual selection favoring males in the small-flower line occurred via greater overlap in the timing of flower output between males from this line and females. Fecundity selection favored males with high flower production, as siring success was proportionate to pollen production. Viability selection opposed sexual selection, favoring males from the large-flower line. In females, fecundity and viability selection operated in the same direction, favoring those from the large-flower line via greater seed production and survival. These results concur with the pattern of floral sexual dimorphism. Together with previous results they suggest that the outcome of the different forms of selection will be environmentally dependent, and therefore help to explain variation among populations in sexually dimorphic traits.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,166 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations87
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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