ANALYSIS OF INBREEDING DEPRESSION IN MIXED-MATING PLANTS PROVIDES EVIDENCE FOR SELECTIVE INTERFERENCE AND STABLE MIXED MATING
Notice bibliographique
Résumé
Hermaphroditic individuals can produce both selfed and outcrossed progeny, termed mixed mating. General theory predicts that mixed-mating populations should evolve quickly toward high rates of selfing, driven by rapid purging of genetic load and loss of inbreeding depression (ID), but the substantial number of mixed-mating species observed in nature calls this prediction into question. Lower average ID reported for selfing than for outcrossing populations is consistent with purging and suggests that mixed-mating taxa in evolutionary transition will have intermediate ID. We compared the magnitude of ID from published estimates for highly selfing (r > 0.8), mixed-mating (0.2 ≤ r ≥ 0.8), and highly outcrossing (r < 0.2) plant populations across 58 species. We found that mixed-mating and outcrossing taxa have equally high average lifetime ID (δ= 0.58 and 0.54, respectively) and similar ID at each of four life-cycle stages. These results are not consistent with evolution toward selfing in most mixed-mating taxa. We suggest that prevention of purging by selective interference could explain stable mixed mating in many natural populations. We identify critical gaps in the empirical data on ID and outline key approaches to filling them.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».