Data from: Refining the conditions for sympatric ecological speciation
Notice bibliographique
Résumé
AbstractCan speciation occur in a single population when different types of resources are available, in the absence of any geographical isolation, or any spatial or temporal variation in selection? The controversial topics of sympatric speciation and ecological speciation have already stimulated many theoretical studies, most of them agreeing on the fact that mechanisms generating disruptive selection, some level of assortment, and enough heterogeneity in the available resources, are critical for sympatric speciation to occur. Few studies, however, have combined the three factors and investigated their interactions. In this article, I analytically derive conditions for sympatric speciation in a general model where the distribution of resources can be uni- or bimodal, and where a parameter controls the range of resources that an individual can exploit. This approach bridges the gap between models of a unimodal continuum of resources and Levene-type models with discrete resources. I then test these conditions against simulation results from a recently published article (Thibert-Plante and Hendry 2011) and confirm that sympatric ecological speciation is favoured when (i) selection is disruptive (ie, individuals with an intermediate trait are at a local fitness minimum), (ii) resources are differentiated enough, and (iii) mating is assortative. I also discuss the role of mating preference functions, and the need (or lack thereof) for bimodality in resource distributions for diversification.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».