Notice bibliographique
Résumé
Abstract Empirical and experimental studies reporting the probability that some females remain unmated in field populations of insects (defined herein as mating failures) are reviewed in more than 100 species. The techniques used to quantify mating failures in the field are summarized, as well as factors that influence the probability that females mate during their lifetime. The existing empirical data provide partial support for hypotheses generated by theoretical models, although the trends observed in field populations are far more diverse and complex than predictions derived from ecological theory, e.g., the effect of population density on female mating success at small and large spatial scales is opposite. Mating success of females increases with the ratio of males in the population, but the relation between emergence time, sex ratio, and female mating success is variable. Females have evolved a broad range of physiological and behavioural adaptations to reduce mating failures, and exhibit a flexible context‐dependent response to constraints limiting mating success. The large number of studies in Lepidoptera suggests a higher mating success in butterflies than moths. Examples of high rates of mating failure include species with gynogenous reproduction, long range migration, pre‐reproductive maturation, male‐biased sex ratio, acquisition of resources essential for reproduction, and female flightlessness. Species with sessile females that mate and oviposit near their emergence site provide model systems to investigate the causes and demographic consequences of female mating failure.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».