THE EVOLUTION OF MALES: SUPPORT FOR PREDICTIONS FROM SEX ALLOCATION THEORY USING MATING ARRAYS OF SAGITTARIA LATIFOLIA (ALISMATACEAE)
Notice bibliographique
Résumé
Investment in male function should often yield diminishing fitness returns, subjecting the evolution of male phenotypes to substantial constraints. In plants, the subdivision of male function via the gradual presentation of pollen might minimize these constraints by preventing the saturation of receptive stigmas. Here, we report on an investigation of (1) patterns of investment in male function by plants in hermaphroditic (monoecious) and dioecious populations of Sagittaria latifolia, and (2) patterns of siring success by males versus hermaphrodites in experimental mating arrays. We show that in natural populations, males from dioecious populations had greater investment in male function than hermaphrodites in monoecious populations. However, as a proportion of total flower production, males presented substantially fewer flowers at once than hermaphrodites. In comparison with hermaphrodites, therefore, males prolonged the period over which they presented pollen. In mating arrays comprised of females, males, and hermaphrodites, siring success by males increased linearly with flower production. This finding is consistent with the existence of a linear gain curve for male function in S. latifolia and supports the idea that the gradual deployment of male function enables plants to avoid diminishing returns on the investment in male function.
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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 ».