Перспективы отбора. Александр Марков. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Александр Марков
Издательство: Corpus (АСТ)
Серия: Династия (Corpus)
Жанр произведения: Биология
Год издания: 2019
isbn: 978-5-17-114115-8
Скачать книгу
красок, можно понять, в какой момент рыба перестает видеть цветные полосы. Эти тесты тоже не выявили различий между тремя группами самок. Таким образом, отсутствие половой избирательности у глупых самок нельзя объяснить тем, что они хуже различают цвета.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

      Сноски

      1

      Выше говорилось, что когнитивные способности, как правило, положительно коррелируют с показателями физического здоровья. В природных популяциях, судя по всему, это действительно так. Однако крайне интенсивный отбор на когнитивные способности или на увеличение мозга, используемый в лабораторных экспериментах, может приводить к обратной ситуации, когда сверхбыстрый рост мозга в череде поколений покупается ценой ухудшения каких-то компонентов приспособленности. – Здесь и далее прим. авторов.

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