Optimal Size and Number of Propagules: Allowance for Discrete Stages and Effects of Maternal Size on Reproductive Output and Offspring Fitness
Notice bibliographique
Résumé
Existing optimality models of propagule size and number are not appropriate for many organisms. First, existing models assume a monotonically increasing offspring fitness/propagule size relationship. However, offspring survival during certain stages may decrease with increasing propagule size, generating a peaked offspring fitness/propagule size function (e.g., egg size in oxygen-limited aquatic environments). Second, existing models typically do not consider maternal effects on total reproductive output and the expression of offspring survival/propagule size relationships. However, larger females often have greater total egg production and may provide better habitats for their offspring. We develop a specific optimality model that incorporates these effects and test its predictions using data from salmonid fishes. We then outline a general model without assuming specific functional forms and test its predictions using data from freshwater fishes. Our theoretical and empirical results illustrate that, when offspring survival is negatively correlated with propagule size, optimal propagule size is larger in better habitats. When larger females provide better habitats, their optimal propagule size is larger. Nevertheless, propagule number should increase more rapidly than propagule size for a given increase in maternal size. In the absence of density dependence, females with greater relative reproductive output (i.e., for a given body size) should produce more but not larger propagules.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».