It’s all relative: population estimates enhance kin recognition in the guppy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Kin recognition plays a fundamental role in social evolution, enabling active inbreeding avoidance, nepotism, and promoting cooperative social organization. Many organisms recognize kin based on phenotypic similarity – a process called phenotype matching – by comparing information associated with their own phenotype against the phenotypes of conspecifics. However, recent theory demonstrates that to accurately judge phenotypic similarity (and hence, relatedness), individuals require estimates of the population’s distribution of phenotypes as a “frame of reference.” Here, I use the Trinidadian guppy ( Poecilia reticulata ) to provide the first empirical test of this population estimation theory. I varied the phenotypic distributions of the groups in which focal individuals developed and found that, as adults, their patterns of inbreeding avoidance and nepotistic intrasexual competition differed as predicted by population estimation theory. Individuals reared with conspecifics more similar to themselves treated novel conspecifics as less closely related, suggesting a shifted population estimate. Individuals reared with more phenotypically variable conspecifics exhibited less extreme kin discrimination, suggesting a broader population estimate. These results provide experimental evidence that population estimates inform phenotype matching, and are acquired plastically through social experience. By calibrating phenotype matching to the population distribution of phenotypes, population estimation enhances kin recognition, increasing opportunities for the evolution of inbreeding avoidance and nepotism.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».