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Enregistrement W6947992249 · doi:10.5061/dryad.sxksn03fh

Data from: Asymmetry in cross-sex cross-trait genetic covariances and the evolvability of sexual dimorphism

2025· dataset· en· W6947992249 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvolvabilitySexual dimorphismMonomorphismSexual selectionSexual conflictSelection (genetic algorithm)Experimental evolutionEvolution of sexual reproduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of sexual dimorphism is predicted to resolve conflict that can arise from divergent evolutionary interests between sexes, enabling each sex to reach its fitness optimum. However, most of the genome is shared between sexes, which can lead to a genetic constraint for dimorphism evolution. Most studies of intersexual genetic constraints have focused on the effect of genetic correlations, rmf, for single traits. However, multivariate studies of the B-matrix of intersexual genetic covariances suggest that sexual dimorphism may be more evolvable than inferred from rmf because of the potential for indirect responses to selection from correlated traits. To comprehensively address this question, we collected and re-analyzed published estimates of B using a recently developed approach to quantify the evolvability of sexual monomorphism and dimorphism. We find that across the traits and species we study, the evolvability of dimorphism is lower than that of monomorphism, but also that sexually concordant and antagonistic selection are almost equally capable of producing dimorphism. We also find that asymmetry in B would affect the response to selection more in females than in males. Our results show that sexual dimorphism is more evolvable than studies of rmf suggest and underscore that sexually antagonistic selection is not required for the evolution of sexual dimorphism.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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