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Enregistrement W1930261945 · doi:10.1111/j.0022-1112.2004.00431.x

Sperm traits in relation to male quality in colonial spawning bluegill

2004· article· en· W1930261945 sur OpenAlexaffabout
S. J. Casselman, Robert Montgomerie

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySpermSperm competitionHuman fertilizationSperm motilityEcologyPopulationSeasonal breederReproductionZoologyGameteAnatomyDemographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sperm traits (morphology, motility and concentration within ejaculates) and various correlates of male quality (age, body condition, spawning location and timing) were studied in bluegill Lepomis macrochirus, breeding in both the interior and periphery of six colonies in Lake Opinicon, Ontario, Canada. Sperm traits varied significantly more among than within males suggesting that some aspect of male phenotype might influence sperm morphology and behaviour. No measures of male body condition or size were correlated with any sperm or ejaculate traits, when controlling statistically for confounding variables. Sperm swimming speed increased significantly with male age and varied significantly among spawning bouts (controlling for sperm tail length) suggesting that some unknown aspects of male quality might influence the fertilization capacity of spermatozoa. Sperm concentration in ejaculates was significantly higher in males nesting in the interior rather than the periphery of a colony suggesting that those males might also have higher fertilization capacity correlated with their superior dominance status or the lower risk of sperm competition. Thus, older males nesting in the interior of a colony during the first spawning bout of the season are expected to be the best sperm competitors in this population, but the physiological reasons for this increased fertilization capacity remain unknown.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations35
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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