How Does Selfing Affect the Pace and Process of Speciation?
Notice bibliographique
Résumé
Surprisingly little attention has been given to the impact of selfing on speciation, even though selfing reduces gene flow between populations and affects other key population genetics parameters.Here we review recent theoretical work and compile empirical data from crossing experiments and genomic and phylogenetic studies to assess the effect of mating systems on the speciation process.In accordance with theoretical predictions, we find that accumulation of hybrid incompatibilities seems to be accelerated in selfers, but there is so far limited empirical support for a predicted bias toward underdominant loci.Phylogenetic evidence is scarce and contradictory, including studies suggesting that selfing either promotes or hampers speciation rate.Further studies are therefore required, which in addition to measures of reproductive barrier strength and selfing rate should routinely include estimates of demographic history and genetic divergence as a proxy for divergence time.S peciation rates vary considerably among lin- eages, but the sources of this variation are still poorly known (Coughlan and Matute 2020).One factor that may affect the pace as well as the process of speciation is mating system, which ranges from obligately outcrossing to predominantly selfing in many groups, including plants and animals (Igic and Kohn 2006;Jarne and Auld 2006;Billiard et al. 2012;Heesch et al. 2021).There is a long discussion about the possible roles of mating systems in speciation, especially in plants (Darlington 1939(Darlington , 1956;;Stebbins 1950;
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».