When sexual selection meets genetic drift: the coevolution of male traits and female preferences in finite populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fisher’s mechanism is central to sexual selection theories, where mate choice generates a genetic correlation between male trait and female preference alleles, driving the coevolution of the trait and preference with positive feedback. However, how Fisher’s mechanism operates in finite populations remains unclear, as sexual selection can interact with genetic drift, influencing both trait-preference correlation and allele frequencies. By using population genetic models, this study addresses the gap in our understanding of interactions between fundamental evolutionary forces. We show that more frequent recombination increases trait-preference correlations in infinitely large populations, unless a positive correlation initially exists. In finite populations, interactions between sexual selection and drift elevate trait-preference correlation when the male trait is rare but reduce the correlation when the trait is common, potentially making it negative when recombination is rare or population size is small. Also, these interactions tend to slow the spread of the male trait while promoting the evolution of preferences. These results differ from the Hill-Robertson effect under natural selection due to two key factors: mate choice generates positive linkage disequilibrium, and the strength of indirect selection on preferences increases with linkage disequilibrium. The fixation of trait and preference alleles is positively correlated. This correlation peaks at intermediate recombination rates and is often stronger in small populations than in large ones, so large population sizes tend to reduce the likelihood that both trait and preference alleles fix. We discuss how the results provide insights into the progression of sexual selection in nature.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».