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Enregistrement W6929574267 · doi:10.5061/dryad.0k6djh9xm

Social network position experiences more variable selection than weaponry in wild subpopulations of forked fungus beetles

2020· dataset· en· W6929574267 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensLangara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)NucleofectionPopulationCircumstantial evidenceTSG101Hyporeflexia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. The phenotypic expression and fitness consequences of behaviors that are exhibited during social interactions are especially sensitive to their local social context. This context-dependence is expected to generate more variation in the sign and magnitude of selection on social behavior than that experienced by static characters like morphology. Relatively few studies, however, have examined selection on behavioral traits in multiple populations. 2. We estimated sexual selection in the wild to determine if the strength and form of selection on social phenotypes is more variable than that on morphology. 3. We compared selection gradients on social network position, body size, and weaponry of male forked fungus beetles (Bolitotherus cornutus) as they influenced mating success across nine natural subpopulations. 4. Male horn length consistently experienced positive sexual selection. However, the sign and magnitude of selection on individual measures of network centrality (strength and betweenness) differed significantly among subpopulations. Moreover, selection on social behaviors occurred at local scale (“soft selection”), whereas selection on horn length occurred at the metapopulation scale (“hard selection”). 5. These results indicate that an individual with a given social phenotype could experience different fitness consequences depending on the network it occupies. While individuals seem to be unable to escape the fitness effects of their morphology, they may have the potential to mediate the pressures of selection on behavioral phenotypes by moving among subpopulations or altering social connections within a network.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,008

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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