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Enregistrement W2801948358 · doi:10.1111/evo.13499

Digest: Survey of field-based studies identifies trends in maintenance of sex*

2018· article· en· W2801948358 sur OpenAlexaff
Nicholas Werry

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyField (mathematics)Field surveyCartographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory‐based models are powerful tools to investigate biological phenomena. These studies allow for minimized impact of confounding variables and enable controlled and efficient data collection. These benefits come with one caveat: the laboratory model does not, by definition, reflect the variable and uncontrolled natural environment that wild populations inhabit. Studies using wild populations can provide key insights that may be missed in some laboratory‐based designs. In this issue, Neiman et al. () synthesize findings from 66 studies using wild populations to investigate mechanisms for maintaining sexual reproduction. The work references Graham Bell's statement that maintaining sex in nature is the “queen of problems,” due to the inherit biological limitations of sexual reproduction (Bell ). These limitations include the cost of males (who are not able to directly produce offspring and are dependent on females for their reproductive output), maintenance of expensive reproductive machinery, and time invested in locating and courting mates (reviewed by Lehtonen et al. ). Neiman et al. () investigate five key mechanisms for maintaining sex in wild populations: selection pressure by parasitism (the Red Queen hypothesis), sexual reproduction increasing adaptive evolution, reduced accumulation of deleterious mutations, improved ability to exploit differentiated niches, and improved ability to exploit broad niches. The literature survey approach allowed for a broad‐scale investigation into how each of these mechanisms functions in the wild and allowed for comparison of these results to lab‐based and theoretical hypotheses.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0120,017
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,008

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,322 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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