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Enregistrement W6910922361 · doi:10.5061/dryad.44hh4pj

Data from: Female preference for novel males constrains contemporary evolution of assortative mating in guppies

2018· dataset· en· W6910922361 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssortative matingSexual selectionMate choiceAdaptation (eye)PopulationSelection (genetic algorithm)Experimental evolutionMating preferencesPreferenceLocal adaptation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progress toward local adaptation is expected to be enhanced when divergent selection is multi-dimensional, because many simultaneous sources of selection can increase the total strength of selection and enhance the number of independent traits under selection. Yet, whether local adaptation ensues from multi-dimensional selection also depends on its potential to cause the build-up of reproductive barriers such as sexual signals and preference for these signals. We used replicate experimental introductions of guppies (Poecilia reticulata) in nature to test whether an abrupt and dramatic shift in multiple important ecological dimensions (at a minimum: parasitism, predation, and diet/resources) promoted the contemporary evolution of assortative mating. After 8-12 post-introduction guppy generations in the wild, we bred descendants of each population in a common-garden laboratory environment for two generations, after which we recorded the preferences of females from each population for males from each population. We found contemporary evolution of male traits (size, body condition, colour) that should influence mate choice, but no evidence for the occurrence of positive assortative preferences. That is, females in a given evolving population did not prefer males from that population over males from other populations. Instead, females tended to prefer novel males (i.e. disassortative mating), which likely acts as a mechanism preventing the evolution of reproductive isolation. Preferences for novelty may explain why many cases of local adaptation do not lead to the evolution of reproductive barriers and ecological speciation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,159 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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