Developmental Plasticity and the Origin of Novel Forms: Unveiling Cryptic Genetic Variation Via“Use and Disuse”
Notice bibliographique
Résumé
Natural selection eliminates phenotypic variation from populations, generation after generation-an observation that haunted Darwin. So, how does new phenotypic variation arise, and is it always random with respect to fitness? Repeated behavioral responses to a novel environment-particularly those that are learned-are typically advantageous. If those behaviors yield more extreme or novel morphological variants via developmental plasticity, then previously cryptic genetic variation may be exposed to natural selection. Significantly, because the mean phenotypic effect of "use and disuse" is also typically favorable, previously cryptic genetic variation can be transformed into phenotypic variation that is both visible to selection and biased in an adaptive direction. Therefore, use-induced developmental plasticity in a very real sense "creates" new phenotypic variation that is nonrandom with respect to fitness, in contrast to the random phenotypic effects of mutation, recombination, and "direct effects" of environment (stress, nutrition). I offer here (a) a brief review of the immense literature on the effects of "use and disuse" on morphology, (b) a simple yet general model illustrating how cryptic genetic variation may be exposed to selection by developmentally plastic responses that alter trait performance in response to "use and disuse," and (c) a more detailed model of a positive feedback loop between learning (handed behavior) and morphological plasticity (use-induced morphological asymmetry) that may rapidly generate novel phenotypic variation and facilitate the evolution of conspicuous morphological asymmetries. Evidence from several sources suggests that handed behaviors played an important role both in the origin of novel forms (asymmetries) and in their subsequent evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».