Lazy males? Bioenergetic differences in energy acquisition and metabolism help to explain sexual size dimorphism in percids
Notice bibliographique
Résumé
1. Differences in energy use between genders is a probable mechanism underlying sexual size dimorphism (SSD), but testing this hypothesis in the field has proven difficult. We evaluated this mechanism as an explanation for SSD in two North American percid species--walleye Sander vitreus and yellow perch Perca flavescens. 2. Data from 47 walleye and 67 yellow perch populations indicated that SSD is associated with the onset of maturation: typically, males of both species matured smaller and earlier and attained a smaller asymptotic size than females. Males also demonstrated equal (perch) or longer (walleye) reproductive life spans compared with females. 3. To examine whether reduced post-maturation growth in males was due to lower energy acquisition or higher reproductive costs we applied a contaminant mass-balance model combined with a bioenergetics model to estimate metabolic costs and food consumption of each sex. Mature males exhibited lower food consumption, metabolic costs and food conversion efficiencies compared with females. 4. We propose that slower growth in males at the onset of maturity is a result of decreased feeding activity to reduce predation risk. Our finding that SSD in percids is associated with the onset of maturity is supported by laboratory-based observations reported elsewhere, showing that changes in growth rate, consumption and food conversion efficiency were elicited by oestrogen (positive effects) or androgen (negative effects) exposure in P. flavescens and P. fluviatilis. 5. Researchers applying bioenergetic models for comparative studies across populations should use caution in applying bioenergetic models in the absence of information on population sex ratio and potential differences between the sexes in energetic parameters.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».