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Enregistrement W4409279234 · doi:10.1093/evolut/qpaf073

The role of resource defensibility in facilitating sexually selected weapon evolution: an experimental evolution test

2025· article· en· W4409279234 sur OpenAlexaff
Tyler Audet, Audrey Wilson, Reuven Dukas, Ian Dworkin

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTraitContext (archaeology)Sexual selectionAggressionSexual dimorphismExperimental evolutionEvolutionary biologyCompetition (biology)AllometryEcologyZoologySocial psychologyPsychologyComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal weapons have evolved multiple times, primarily for battling for access to mates. Despite intra-sexual selection being common, exaggerated weapons have evolved relatively rarely. So why do exaggerated weapons not evolve more commonly? It has been hypothesized that three conditions are necessary for evolution of exaggerated weapons: high variance in reproductive success, patchy, high-value resources, and spatial environments conducive to one-on-one competition. Here, we test this hypothesis by performing experimental evolution in Drosophila melanogaster, utilizing heterogeneous environments where conditions facilitating territorial defense and opportunities for competitive interactions vary. We examine changes in sexually dimorphic morphology and male aggression that are predicted to occur, based on this model. We also examine whether condition dependence for sexual dimorphism has evolved after 35 and 75 generations of experimental evolution. Aggression did increase, albeit modestly, in environments that facilitate resource defense. Morphological changes are modest although with some trait-specific changes to allometry, generally in the opposite direction of our predictions. Condition dependence trends in the opposite direction from those predicted by our hypothesis as well. We discuss our results in the context of the necessary conditions for the evolution of exaggerated weapons, and if, and when condition dependence may evolve.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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