MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386995549 · doi:10.1007/s10539-023-09929-7

The evolution of multispecies populations: a multilevel selection perspective

2023· article· en· W4386995549 sur OpenAlexaff
Christopher Hunter Lean, Christopher J. Jones

Notice bibliographique

RevueBiology & Philosophy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of SydneyGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésObligatePhilosophy of biologyMutualism (biology)BiologySelection (genetic algorithm)Evolutionary biologyGroup selectionTraitLineage (genetic)CoevolutionEcologySymbiosisComputer scienceEpistemologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two or more independent species lineages can fuse through an evolutionary transition to form a single lineage, such as in the case of eukaryotic cells, lichens, and coral. The fusion of two or more independent lineages requires intermediary steps of increasing selective interdependence between these lineages. We argue a precursory selective regime of such a transition can be Multilevel Selection 1 (MLS1). We propose that intraspecies MLS1 can be extended to ecological multispecies arrangements. We develop a trait group selection (MLS1) model applicable to multispecies mutualistic interactions. We then explore conditions under which such a model could apply to mutualistic relationships between pollinators and plants. We propose that MLS1 could drive transitions towards higher interdependency between mutualists and stabilise obligate mutualisms in the face of invasion by cheater variants. This represents a radical extension of multilevel selection theory, applying it to the evolution of multispecies populations, and indicating new avenues for researching ecological community evolution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiology & PhilosophyMême sujetPlant and animal studiesTravaux en français237 207