MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321351522 · doi:10.1098/rstb.2022.0076

Molecular patterns and processes in evolving sociality: lessons from insects

2023· review· en· W4321351522 sur OpenAlexaff
Seirian Sumner, Emeline Favreau, Katherine S. Geist, Amy L. Toth, Sandra M. Rehan

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésSocialityGeneralityBiologySocial evolutionTransition (genetics)Evolutionary biologyEcologyPsychologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social insects have provided some of the clearest insights into the origins and evolution of collective behaviour. Over 20 years ago, Maynard Smith and Szathmáry defined the most complex form of insect social behaviour-superorganismality-among the eight major transitions in evolution that explain the emergence of biological complexity. However, the mechanistic processes underlying the transition from solitary life to superorganismal living in insects remain rather elusive. An overlooked question is whether this major transition arose via incremental or step-wise modes of evolution. We suggest that examination of the molecular processes underpinning different levels of social complexity represented across the major transition from solitary to complex sociality can help address this question. We present a framework for using molecular data to assess to what extent the mechanistic processes that take place in the major transition to complex sociality and superorganismality involve nonlinear (implying step-wise evolution) or linear (implying incremental evolution) changes in the underlying molecular mechanisms. We assess the evidence for these two modes using data from social insects and discuss how this framework can be used to test the generality of molecular patterns and processes across other major transitions. This article is part of a discussion meeting issue 'Collective behaviour through time'.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,090 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological SciencesMême sujetPlant and animal studiesTravaux en français237 207