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Enregistrement W2005190065 · doi:10.1139/z08-093

Effects of timing of nest entry and body size on the fertilization success of alternative male reproductive phenotypes of masu salmon (<i>Oncorhynchus masou</i>)

2008· article· en· W2005190065 sur OpenAlexvenueno aff
Masato Watanabe, S. Takamura, Kei Maekawa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyReproductive successOncorhynchusHuman fertilizationMatingNest (protein structural motif)ZoologyPopulationEcologyReproductionSpermArtificial fertilizationFish <Actinopterygii>FisheryDemographyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a natural population of masu salmon ( Oncorhynchus masou (Brevoort, 1856)) in a stream of Shikaribetsu Lake, Hokkaido, Japan, we combined behavioural observations with genetic parentage analysis to explore the factors affecting fertilization success achieved by alternative mating tactics (fighting by large migratory males and sneaking by small mature male parr). Larger males gained priority access to females; migrant males do this by holding a guarding position near the nesting female and mature male parr do this by adopting sneaker behaviour and attending spawning groups. Status of mature male parr was related to success of nest entry but not to timing of nest entry, although the timing of nest entry influenced fertilization success of sneakers and ejaculation simultaneous with pair spawning was needed for fertilization by sneakers. The relative body size of each male who successfully spawned with a female is also likely to determine the proportion of eggs he fertilized because larger males have larger ejaculate. These results provide insight into factors relating to variation in fertilization success, how body size dimorphisms may be related to fitness, and evolution of alternative mating tactics.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations32
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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