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Enregistrement W2277263192 · doi:10.4033/iee.2015.8.14.n

Do gynogenetic species escape evolving enemies?

2015· article· en· W2277263192 sur OpenAlexafffundvenue
Felipe Dargent, Mark R. Forbes

Notice bibliographique

RevueIdeas in Ecology and Evolution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensCarleton UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésAsexualityBiologyAsexual reproductionSexual reproductionMatingEvolutionary biologyEvolution of sexual reproductionSpermOffspringEcologyPromiscuityZoologyGeneticsHuman sexualityGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gynogenetic organisms are asexual females of one species that require sperm from males of another species to initiate reproduction (but except in rare instances of ‘paternal leakage’, those sperm do not contribute to the genetic make-up of the gynogens’ offspring). Gynogenetic organisms seem to combine disadvantages of both sexual and asexual reproductive strategies (e.g., mating costs, reduced genetic diversity). We borrowed logic from the Red Queen Hypothesis (RQH) to help explain the persistence of gynogenetic species in nature, which is a paradox. The RQH is the most oft-cited explanation for the maintenance of sex. It states that evolving enemies generate a constantly changing environment, which provides the conditions that make sex advantageous. Under this scenario, asexual organisms cannot evolve fast enough to ‘keep up’ with co-evolving parasites and disease causing organisms, and ultimately show reduced fitness compared to sexual individuals. The RQH tends to view asexuality generally, ignoring important nuance in nature like gynogenetic species in mixed assemblages with closely related sexual species. We outline tests of the argument that sperm dependency prevents asexual gynogens from outcompeting sexuals in mixed species assemblages and that this further allows gynogens to escape evolving enemies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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