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Enregistrement W3109917996 · doi:10.1002/evl3.202

Plasticity via feedback reduces the cost of developmental instability

2020· article· en· W3109917996 sur OpenAlexafffund
Remi Matthey‐Doret, Jeremy A. Draghi, Michael C. Whitlock

Notice bibliographique

RevueEvolution Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPlasticityOrganismInstabilityDevelopmental plasticityTraitSIGNAL (programming language)Phenotypic plasticityBiologyMechanism (biology)NeuroplasticityNeuroscienceComputer scienceEvolutionary biologyEcologyGeneticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Costs of plasticity are thought to have important physiological and evolutionary consequences. A commonly predicted cost to plasticity is that plastic genotypes are likely to suffer from developmental instability. Adaptive plasticity requires that the developing organism can in some way sense what environment it is in or how well it is performing in that environment. These two information pathways-an "environmental signal" or a "performance signal" that indicates how well a developing phenotype matches the optimum in the current environment-can differ in their consequences for the organism and its evolution. Here, we consider how developmental instability might emerge as a side-effect of these two distinct mechanisms. Because a performance cue allows a regulatory feedback loop connecting a trait to a feedback signal, we hypothesized that plastic genotypes using a performance signal would be more developmentally robust compared to those using a purely environmental signal. Using a numerical model of a network of gene interactions, we show that plasticity comes at a cost of developmental instability when the plastic response is mediated via an environmental signal, but not when it is mediated via a performance signal. We also show that a performance signal mechanism can evolve even in a constant environment, leading to genotypes preadapted for plasticity to novel environments even in populations without a history of environmental heterogeneity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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