Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, studies of parental care have rapidly proliferated. This increased interest in parental care has been stimulated by advances in three fields. First, the revolution in molecular biology has generated techniques that are increasingly used by behavioural scientists. Such techniques include DNA fingerprinting, which allows researchers to identify the genetic relatedness between putative parents and offspring, and molecular sex markers that allow researchers to determine the sex of offspring at an early stage before external differences have developed. In addition, gene sequencing, which is now fast and relatively inexpensive, has generated vast quantities of data, which are increasingly used to reveal evolutionary relationships that complement older morphology–based phylogenies. This has led to the second advance: several novel statistical techniques, which include parsimony and maximum–likelihood methods for phylogenetic reconstructions, have been developed to investigate past evolutionary events. These techniques provide new opportunities to examine the origins of parental care behaviour, the direction of parental care evolution and life history traits that may have influenced parental care evolution. Third, mathematical modelling of parental care has matured and now encompasses a range of game–theoretical models, some of which take account of state dependence and stochasticity. There has also been an effort to consider the feedback loops between parenting decisions and mating decisions. Some of these models were motivated by the growing consensus that parental care is one of the main battlefields for conflict between the sexes. New mathematical models have been essential in understanding aspects of these conflicts.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,278 | 0,151 |
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 ».