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Enregistrement W3196447246 · doi:10.1146/annurev-ecolsys-012021-033324

The Alignment of Natural and Sexual Selection

2021· article· en· W3196447246 sur OpenAlexaff
Locke Rowe, Howard D. Rundle

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Ecology Evolution and Systematics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual selectionSexual conflictNatural selectionSelection (genetic algorithm)BiologyPopulationContext (archaeology)Mate choiceEvolutionary biologyMatingPsychologyEcologyDemographyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual selection has the potential to decrease mean fitness in a population through an array of costs to nonsexual fitness. These costs may be offset when sexual selection favors individuals with high nonsexual fitness, causing the alignment of sexual and natural selection. We review the many laboratory experiments that have manipulated mating systems aimed at quantifying the net effects of sexual selection on mean fitness. These must be interpreted in light of population history and the diversity of ways manipulations have altered sexual interactions, sexual conflict, and sexual and natural selection. Theory and data suggest a net benefit is more likely when sexually concordant genetic variation is enhanced and that ecological context can mediate the relative importance of these different effects. Comparative studies have independently examined the consequences of sexual selection for population/species persistence. These provide little indication of a benefit, and interpreting these higher-level responses is challenging.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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