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Enregistrement W77897399

Female diving beetles in antagonistic coevolutionary arms race with male suckers

2005· article· en· W77897399 sur OpenAlexaboutno aff
Johannes Bergsten, Kelly B. Miller

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueColeoptera Taxonomy and Distribution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPhylogenetic treeSexual dimorphismPhylogeneticsZoologyPopulationEvolutionary biologyRace (biology)DemographyPaleontology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual conflict can lead to antagonistic coevolution between the sexes, but empirical examples are few. In this thesis secondary sexual characters in diving beetles are interpreted in the light of sexual conflict theory. Whether the male tarsal suction cups and female dorsal modifications are involved in a coevolutionary arms race is tested in two ways. First eight populations of a species with dimorphic females that varied in frequency of the morphs were investigated and male tarsal characteristics quantified. The frequency of female morphs is shown to be significantly correlated to the average number and size of male tarsal suction cups in the population, a prediction of the arms race hypothesis. Second, the hypothesis is tested in a phylogenetic perspective by optimizing the secondary sexual characters on a phylogeny. A full taxonomic revision of the genus Acilius is presented, including new synonyms, lectotype designations, geographic distributions based on more than five thousand examined museum specimens and the description of a new species from northeastern USA. Specimens of all species (except one possibly extinct that failed to be found in Yunnan, China 2000), were field collected between 2000 and 2003 in Sardinia, Sweden, Russia, Honshu and Hokkaido in Japan, New York, Maryland, California and Alberta. Three genes (CO1, H3 and Wingless) were sequenced from the fresh material as well as scoring a morphological character matrix all of which was used to derive a robust and complete hypothesis of the phylogenetic relationship in the group. The phylogeny was derived using Bayesian phylogenetics with Markov Chain Monte Carlo techniques and received a posterior probability of 0.85. Changes in male and female characters turned out to be perfectly correlated across the phylogeny, providing one of the best empirical examples to date of an antagonistic arms race between the sexes in a group of organisms. Finally, a review of a pitfall to phylogenetic analysis known under the name long-branch attraction (LBA), is provided. The problem is well known theoretically but has been questioned to occur in real data, and LBA has been in the core center of the hard debate between parsimony and likelihood advocates since different inference methods vary in sensitivity to the phenomenon. Most important conclusions from the review are; LBA is very common in real data, and is most often introduced with the inclusion of outgroups that almost always provide long branches, pulling down long terminal ingroup branches towards the root. Therefore it is recommended to always run analyses with and without outgroups. Taxon sampling is very important to avoid the pitfall as well as including different kind of data, especially morphological data, i.e. many LBA-affected conclusions have recently been reached by analyses of few taxa with complete genomes. Long-branch extraction (incl. outgroup exclusion), methodological disconcordance (parsimony vs modelbased), separate partition analyses (morphology vs molecules, codon positions, genes, etc), parametric simulation (incl. random outgroups), and split graphs are available relevant methods for the detection of LBA that should be used in combinations, because none alone is enough to stipulate LBA.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,187 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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