Adaptive speciation when assortative mating is based on female preference for male marker traits
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive speciation occurs when frequency-dependent ecological interactions generate conditions of disruptive selection to which lineage splitting is an adaptive response. Under such selective conditions, evolution of assortative mating mechanisms enables the break-up of the ancestral lineage into diverging and reproductively isolated descendent species. Extending previous studies, I investigate models of adaptive speciation due to the evolution of indirect assortative mating that is based on three different mating traits: the degree of assortativity, a female preference trait and a male marker trait. For speciation to occur, linkage disequilibria between different mating traits, e.g. between female preference and male marker traits, as well as between mating traits and the ecological trait, must evolve. This can lead to novel speciation scenarios, e.g. when reproductive isolation is generated by a splitting in the degree of assortativeness, with one of the emerging lineages mating assortatively, and the other one disassortatively. I investigate the effects of variation in various model parameters on the likelihood of speciation, as well as robustness of speciation to introducing costs of assortative mating. Even though in the models presented speciation requires the genetic potential for strong assortment as well as rather restrictive ecological conditions, the results show that adaptive speciation due to the evolution of assortative mating when mate choice is based on separate female preference and male marker traits is a theoretically plausible evolutionary scenario.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».