Indirect genetic effects clarify how traits can evolve even when fitness does not
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are many situations in nature where we expect traits to evolve but not necessarily for mean fitness to increase. However, these scenarios are hard to reconcile simultaneously with Fisher's fundamental theorem of natural selection (FTNS) and the Price identity (PI). The consideration of indirect genetic effects (IGEs) on fitness reconciles these fundamental theorems with the observation that traits sometimes evolve without any adaptation by explicitly considering the correlated evolution of the social environment, which is a form of transmission bias. Although environmental change is often assumed to be absent when using the PI, here we show that explicitly considering IGEs as change in the social environment with implications for fitness has several benefits: (1) it makes clear how traits can evolve while mean fitness remains stationary, (2) it reconciles the FTNS with the evolution of maladaptation, (3) it explicitly includes density-dependent fitness through negative social effects that depend on the number of interacting conspecifics, and (4) it allows mean fitness to evolve even when direct genetic variance in fitness is zero, if related individuals interact and/or if there is multilevel selection. In summary, considering fitness in the context of IGEs aligns important theorems of natural selection with many situations observed in nature and provides a useful lens through which we might better understand evolution and adaptation.
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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) | 0,000 | 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 découle