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Enregistrement W6948356510 · doi:10.5061/dryad.qrfj6q5gx

Data from: Evolution of sociability by artificial selection

2021· dataset· en· W6948356510 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedataset
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePlant-based Medicinal Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatingSelection (genetic algorithm)Biological evolutionSocial evolutionSexual selectionKin selectionInclusive fitness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been extensive research on the ecology and evolution of social life in animals that live in groups. Less attention, however, has been devoted to apparently solitary species even though recent research indicates that they also possess complex social behaviors. To address this knowledge gap, we artificially selected on sociability, defined as the tendency to engage in non-aggressive activities with others, in fruit flies. Our goal was to quantify the factors that determine the level of sociability and the traits correlated with this feature. After 25 generations of selection, the high sociability lineages showed sociability scores about 50% higher than did the low sociability lineages. Experiments using the evolved lineages indicated that there were no differences in mating success between flies from the low and high lineages. Both males and females from the low lineages, however, were more aggressive than males and females from the high lineages. Finally, the evolved lineages maintained their sociability scores after ten generations of relaxed selection, suggesting no costs to maintaining low and high sociability, at least under our settings. Sociability is a complex trait, which we currently assess through genomic work on the evolved lineages.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,001

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 Opus0,405
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,151 · 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