Exploring the interplay between natural and intersexual selection on the evolution of a cognitive trait
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increased focus on the role of natural and sexual selection in shaping cognitive abilities, but the importance of the interaction between both forces remains largely unknown. Intersexual selection through female mate choice might be an important driver of the evolution of cognitive traits, especially in monogamous species, where females may obtain direct fitness benefits by choosing mates with better cognitive abilities. However, the importance given by female to male cognitive traits might vary among species and/or populations according to their life-history traits and ecology. To disentangle the effects of natural and sexual selection, here we use an agent-based simulation model and compare the model's predictions when females mate with the first randomly encountered male (i.e., under natural selection) versus when they choose among males based on their cognitive trait values (i.e., under natural and intersexual selection). Males and females are characterized, respectively, by their problem-solving ability and assessment strategy. At each generation, agents go through (1) a choosing phase during which females assess the cognitive abilities of potential mates until eventually finding an acceptable one and (2) a reproductive phase during which all males compete for limited resources that are exploited at a rate, which depends on their cognitive abilities. Because males provide paternal care, the foraging success of mated males determines the breeding success of the pair through its effect on nestling provisioning efficiency. The model predicts that intersexual selection plays a major role in most ecological conditions, by either reinforcing or acting against the effect of natural selection. The latter case occurs under harsh environmental conditions, where intersexual selection contributes to maintaining cognitive diversity. Our findings thus demonstrate the importance of considering the interaction between both selective forces and highlight the need to build a conceptual framework to target relevant cognitive traits.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».