Assortative mating in hybrid zones is remarkably ineffective in promoting speciation
Notice bibliographique
Résumé
Partial prezygotic isolation is often viewed as more important than partial postzygotic isolation (low fitness of hybrids) early in the process of speciation. I simulate secondary contact between two populations (‘species’) to examine effects of assortative mating and low hybrid fitness in preventing blending. A small reduction in hybrid fitness (e.g., by 10%) produces a narrower hybrid zone than a strong but imperfect mating preference (e.g., 10x stronger preference for conspecific over heterospecific mates). In the latter case, rare F1 hybrids find each other attractive (due to assortative mating), leading to the buildup of a continuum of intermediates. The weakness of assortative mating compared to reduced fitness of hybrids in preventing blending is robust to varying genetic bases of these traits. Assortative mating is most powerful in limiting blending when it is encoded by a single locus, is essentially complete, or when there is a large mate search cost. In these cases assortative mating is likely to cause hybrids to have low fitness, due to frequency-dependent mating disadvantage of individuals of rare mating types. These results prompt a questioning of the concept of partial prezygotic isolation, since it is not very isolating unless there is also postzygotic isolation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,057 |
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 ».