Data from: It is better to be choosy in small populations: Drift promotes the evolution of weak female preference for rare phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Evidence from lab and field studies suggests that females sometimes prefer males bearing rare phenotypes. Such a finding poses a theoretical challenge because preference for a rare phenotype makes that phenotype less rare, thereby lowering the fitness of sons bearing it. Further, a preference for rarity creates negative frequency-dependent selection, which leads to equal representation of male types. This then eliminates any benefit to a preference for rarity. It seems paradoxical, then, that preference for rarity has been observed across so many taxa. Genetic drift, by promoting stochastic fixation or loss of alleles, is a source of constant rarity. Here, we ask whether finite population sizes might provide the necessary conditions that favour a preference for rarity. Indeed, we find that drift, by constantly perturbing male display allele frequencies, provides the fuel required to favour a choosy female preference allele. Once this preference allele spreads, resultant negative frequency-dependent selection at the male display locus can act to maintain diversity in male display ornaments. Thus, drift plays an atypical role by helping maintain diversity. Further, we show that this finding is stronger in multi-patch landscapes. This work provides a novel potential explanation for the repeated evolution of female preference for rarity.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,036 | 0,038 |
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 ».