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Enregistrement W2946281943 · doi:10.1101/637678

Assortative mating in hybrid zones is remarkably ineffective in promoting speciation

2019· preprint· en· W2946281943 sur OpenAlexaff
Darren E. Irwin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssortative matingReproductive isolationBiologyCline (biology)MatingHybrid zoneGenetic algorithmEvolutionary biologyHybridMating preferencesEcological speciationEcologyMate choiceGeneticsGene flowGeneGenetic variationPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Assortative mating and other forms of partial prezygotic isolation are often viewed as being more important than partial postzygotic isolation (low fitness of hybrids) early in the process of speciation. Here I simulate secondary contact between two populations (‘species’) to examine effects of pre- and postzygotic isolation in preventing blending. A small reduction in hybrid fitness (e.g., 10%) produces a narrower hybrid zone than a strong but imperfect mating preference (e.g., 10x stronger preference for conspecific over heterospecific mates). This is because, in the latter case, rare F1 hybrids find each other attractive (due to assortative mating), leading to the gradual buildup of a full continuum of intermediates between the two species. The cline is narrower than would result from purely neutral diffusion over the same number of generations, largely due to the frequency-dependent mating disadvantage of individuals of rare mating types. Hybrids tend to pay this cost of rarity more than pure individuals, meaning there is an induced postzygotic isolation effect of assortative mating. These results prompt a questioning of the concept of partial prezygotic isolation, since it is not very isolating unless there is also postzygotic isolation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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