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Enregistrement W1915458240 · doi:10.1139/cjz-2015-0081

Copulation rate declines with mating group size in dusky dolphins (<i>Lagenorhynchus</i> <i>obscurus</i>)

2015· article· en· W1915458240 sur OpenAlexvenueno aff
Dara N. Orbach, Gil G. Rosenthal, Bernd Würsig

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMatingCompetition (biology)Sperm competitionScramble competitionSexual selectionZoologyEcologySeasonal breeder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Males in polygamous species often engage in intrasexual competition for mates. If females actively evade mating attempts, it may benefit males to cooperate to restrict female movement, as has been found in some mammals. We tested if male dusky dolphins (Lagenorhynchus obscurus (Gray, 1828)) cooperate or compete during group mating chases. If they cooperate, then the per-male probability of copulating should increase with group size; if they compete, then the probability should decrease. We followed mating groups by boat during the breeding season (October 2013 – January 2014) off Kaikoura, New Zealand. The copulation rate per male decreased with increasing group size and with the number of noncopulating males in proximity to a copulating female. Male dusky dolphins have multiple mates and appear to use sperm and exploitative scramble competition. Males may remain in mating groups despite competition because there are alliances within the groups, they are unable to exclude rivals from joining a group, the time and energy costs of searching for unescorted females exceed the costs of reduced mating opportunities in a group, they receive other direct or indirect benefits that offset the costs of reduced mating opportunities, or they are in the group largely for social learning rather than procreation.

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)0,001
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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