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Enregistrement W3203781533 · doi:10.1111/evo.14370

Evolution of sociability by artificial selection <sup>*</sup>

2021· article· en· W3203781533 sur OpenAlexaff
Andrew Scott, Ian Dworkin, Reuven Dukas

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTraitMatingSelection (genetic algorithm)Social evolutionKin selectionEvolutionary biologyInclusive fitnessSexual selectionPositive selectionBiological evolutionExperimental evolutionEcologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been extensive research on the ecology and evolution of social life in animals that live in groups. Less attention, however, has been devoted to apparently solitary species, even though recent research indicates that they also possess complex social behaviors. To address this knowledge gap, we artificially selected on sociability, defined as the tendency to engage in nonaggressive activities with others, in fruit flies. Our goal was to quantify the factors that determine the level of sociability and the traits correlated with this feature. After 25 generations of selection, the high-sociability lineages showed sociability scores about 50% higher than did the low-sociability lineages. Experiments using the evolved lineages indicated that there were no differences in mating success between flies from the low and high lineages. Both males and females from the low lineages, however, were more aggressive than males and females from the high lineages. Finally, the evolved lineages maintained their sociability scores after 10 generations of relaxed selection, suggesting no costs to maintaining low and high sociability, at least under our settings. Sociability is a complex trait, which we currently assess through genomic work on the evolved lineages.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,385

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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