The influences of progenitor filtering, domestication selection and the boundaries of nature on the domestication of grain crops
Notice bibliographique
Résumé
1. Domestication generally involves two sequential processes: initial identification of wild species with desirable characteristics (“progenitor filtering”); and subsequent artificial and natural selection that respectively improve features preferred by humans and adapt species to cultivation/captivity (“domestication selection”). Consequently, domesticated species can differ from wild species and may share characteristics owing to convergent evolution (“domestication syndrome”). Baring evolutionary constraints, domestication selection may generate extreme phenotypes that transcend the “boundaries of nature” evident for wild species. Despite evidence of domestication syndromes in some clades, broader contributions of progenitor filtering and domestication selection to characteristics of contemporary domesticated species have received limited attention. 2. Using comparative analysis of 49 grain-crop and 87 wild annual plant species from 15 families, we: (1) addressed whether plants of crop and wild species differ for mean seed number, per-seed mass and total seed-mass investment; (2) assessed contributions of a) progenitor filtering and b) domestication selection to these differences; (3) evaluated whether crop characteristics exceed the boundaries of nature; and (4) assessed whether seed-production characteristics of grain crops constitute components of a generic domestication syndrome. 3. On average, grain-crop plants produce heavier seeds and greater total seed mass than wild species, but seed number per plant does not differ. Comparison of wild species between genera with or without crop species found no evidence of progenitor filtering. In contrast, crop species differed from congeneric wild species for the mass traits, but not for seed number. Greater seed investment by crops is consistent with artificial selection for enhanced seed yield (mass per harvested area), whereas heavier individual seeds suggest selection for improved nutritional quality and (or) adaptation to cultivation environments. 4. Seed number-size characteristics of grain-crop species lie within the bivariate variation among wild species and so do not exceed the boundaries of nature. Seed number and size varied similarly between species types and generally aligned with seed-investment isoclines, suggesting an upper investment limit. 5. Despite greater average investment in seed production and individual seeds by grain-crop species, seed-production characteristics did not vary less among crop species than among wild species, which is inconsistent with a common domestication syndrome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».