A long tail of truth and beauty: a simple rule of pattern formation explains symmetry, complexity and beauty in the peacock’s tail
Notice bibliographique
Résumé
Darwin’s theory of sexual selection by female choice has become a standard explanation for exaggerated sexually dimorphic traits, such as the peacock’s (Pavo cristatus) long tail. Eyespot beauty-based female choice requires genetic variation in female preference and the number of eyespots, as well as a genetic correlation between the two. However, little genetic variation has been documented in either of these traits in natural and feral peacock populations. We examined the anatomical plan underlying feather development and discovered that eyespot feather follicles originate in alternating rows of 10/11, which uniquely determines the train’s feather complexity, bilateral symmetry, and eyespot arrangement and beauty. This pattern precludes intrinsic variation in eyespot number, resulting in a fixed number of total eyespots in fully mature individuals. Since number of eyespots and tail length are independent traits and function of the age of the animal, the only variation available in these trats is also function of age. We propose an alternate, male drive, hypothesis in which females choose males based on their overall dominance (size, vigour, call, courting), and beauty of the train may (or may not) be a factor in female choice but it cannot affect the train length. This hypothesis can explain all known results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».