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Enregistrement W3202165765 · doi:10.1111/evo.14369

Partial paternity does not always select for female‐biased care

2021· article· en· W3202165765 sur OpenAlexaff
Priya Iyer, Abhishek Shukla

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaIndian Institute of Science
Mots-clésGeneralityBiologyPaternal careMatingGuard (computer science)Selection (genetic algorithm)OffspringZoologyGeneticsPregnancyPsychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The theoretical literature predicts that parentage differences between the sexes, due to females mating with multiple males, select males to provide less parental care and females to care more for the offspring. We formulate simple evolutionary games to question the generality of this prediction. We find that the relationship between paternal care and fitness gained from extra-pair matings is important. A trade-off between these two quantities is required for partial paternity and complete maternity to bias the evolutionary stable strategy (ESS) toward more female care. We argue that this trade-off has been implicitly or explicitly assumed in most previous theories. However, if there is no trade-off between paternal care and extra-pair matings, parentage differences do not influence the ESS sex roles. Moreover, it is also possible for these two quantities to have a positive relationship, in which case we predict selection for male care is possible. We support these predictions using agent-based simulations. We also consider the possibility that caring males have greater opportunities to guard their paternity, and find that this mechanism can also select for male-biased care. Hence, we derive the conditions under which male care may be selected despite partial paternity and complete maternity.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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