The Influence of Nonrandom Mating on Population Growth
Notice bibliographique
Résumé
When nonrandom mating alters offspring numbers or the distribution of offspring phenotypes, it has the potential to impact the population growth rate. Similarly, sex-specific demographic parameters that influence the availability of mating partners can leave a signature on the population growth rate. We develop a general framework to explore how mating patterns and sex differences influence the population growth rate. We do this by constructing a two-sex integral projection model to explore ways in which altering the mating behavior from random to nonrandom mating (assortative, disassortative, or selection for size) and altering demographic parameters in one or both sexes (growth, survival, and parental contribution to offspring phenotype) affect the population growth rate. We demonstrate our framework using data from a population of Columbian ground squirrels. Our results suggest that the population growth rate is substantially affected when nonrandom mating is linked to sex differences in demographic parameters or parental contributions to offspring phenotype, but interestingly, the effect of the mating pattern alone is rather small. Our results also suggest that the population growth rate of Columbian ground squirrels would increase with the degree of disassortative mating and with the degree of the mating advantage of large individuals.
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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 | 0,001 |
| 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 ».