Sperm competition in a fish with external fertilization: the contribution of sperm number, speed and length
Notice bibliographique
Résumé
The role of sperm number and quality in male competitiveness was investigated using in vitro fertilization experiments with bluegill (Lepomis macrochirus). Bluegill males use one of three mating tactics: 'sneakers', which streak spawn; 'satellites', which mimic females; and 'parentals', which are territorial. The in vitro experiments mimicked natural spawning by incorporating these males' mean proximity to eggs and timing of sperm release. Using a maximum-likelihood algorithm, raffle equations were fit to paternity data, which revealed a strong effect of sperm number on male competitiveness. There was no difference in sperm flagellum length, curvilinear swim speed or path linearity among the three male mating types, and these traits did not explain any additional variation in male competitiveness. It was estimated that, given closer proximity to eggs, satellites need release only 0.34 times as many sperm as parentals to obtain equal paternity. Despite being farther from the eggs and releasing sperm about half a second after parentals, sneakers need only release 0.58 times as many sperm as parentals to obtain equal paternity. Thus, the increased competitiveness of sneakers' sperm must come from a component of sperm quality other than speed or length.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».