Perspective: Matching, Mate Choice, and Speciation
Notice bibliographique
Résumé
Matching was developed in the 1960s to match such entities as residents and hospitals, colleges and students, or employers and employees. This approach is based on "preference lists," whereby each participant ranks potential partners according to his/her preferences and tries to match with the highest-ranking partner available. Here, we discuss the implications of matching for the study of mate choice and speciation. Matching differs from classic approaches in several respects, most notably because under this theoretical framework, the formation of mating pairs is context-dependant (i.e., it depends on the configuration of pairings in the entire population), because the stability of mating pairs is considered explicitly, and because mate choice is mutual. The use of matching to study mate choice and speciation is not merely a theoretical curiosity; its application can generate counter-intuitive predictions and lead to conclusions that differ fundamentally from classic theories about sexual selection and speciation. For example, it predicts that when mate choice is mutual and the stability of mating pairs is critical for successful reproduction, sympatric speciation is a robust evolutionary outcome. Yet the application of matching to the study of mate choice and speciation has been largely dominated by theoretical studies. We present the hamlets, a group of brightly colored Caribbean coral reef fishes in the genus Hypoplectrus (Serranidae), as a particularly apt system to test empirically specific predictions generated by the application of matching to mate choice and speciation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».