Expansions of Price Equation for Viability and Fecundity Selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Price equation offers a means of separating the portion of population change attributable to natural selection from the overall change. There is debate over the universality of the Price equation due to the belief that it makes simple assumptions. However, it should be noted that the definition of fitness is assumed within the Price equation. To account for populations subject to viability selection and fecundity selection during their life cycle, two expansions of the Price equation have been proposed based on a clear understanding of fitness. These expansions include three terms: a viability selection term, a fecundity selection term, and a mean value term that captures the difference between adults and their zygotes. Unlike the classic Price equation, which also has a mean value term capturing the difference between adults and their successful zygotes, the mean value term in our expansions will be zero in the absence of mutation, drift, and recombination. Furthermore, the individual-based simulation shows that our expansions can outperform the classic Price equation in capturing the average change in strategy for resource allocation. In summary, our expansions fully capture the effects of natural selection and separate them into viability and fecundity selection terms. Our expansions allows for a wider application of the Price equation, especially in the case where there is a trade-off between viability and fecundity selection.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».