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Enregistrement W1562644583

The evolution of sexual bill-size dimorphism in shorebirds: a morphometric test of the resource partitioning hypothesis

2011· article· en· W1562644583 sur OpenAlexaff
Silke Nebel, Graham Thompson

Notice bibliographique

RevueEvolutionary ecology research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual dimorphismBiologyTraitSexual selectionEcologyAdaptation (eye)Selection (genetic algorithm)Resource (disambiguation)Niche differentiationZoologyCompetition (biology)NicheEvolutionary biology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Question: Is sexual dimorphism in shorebirds an adaptation to reduce resource competition between males and females? Hypothesis: If selection for resource partitioning between the sexes has contributed to dimorphism, then the degree of sexual size dimorphism (SSD) in resource-exploiting characters – such as those related to feeding – should exceed that expected from sexual selection alone. Data: Morphometric data from 151 species of shorebirds (Charadriiformes). Methods: We compared the degree and direction of SSD between a resource-exploiting trait (bill length) and a non-resource-exploiting trait (body size). If bill-SSD exceeds body size-SSD, then resource partitioning may contribute to morphological differentiation of the sexes in shorebirds. We also tested whether SSD is more pronounced in migrant than non-migrant species. Conclusions: From species level data it appears that bill dimorphism is more pronounced than body size dimorphism, and is more common in migrant than non-migrant shorebirds. This observation from extant taxa suggests a role for resource partitioning in promoting SSD. The phylogenetic effect on both of these correlations is significant, however, to the extent that shared ancestry, rather than contemporary selection, is sufficient to explain why resourceexploiting traits and migrants are more sexually dimorphic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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