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Enregistrement W2032152815 · doi:10.1002/ece3.607

Covariation and repeatability of male mating effort and mating preferences in a promiscuous fish

2013· article· en· W2032152815 sur OpenAlexafffund
Jean‐Guy J. Godin, Heather L. Auld

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMate choiceMating preferencesBiologyMatingGuppyCourtshipPoeciliaFecunditySexual selectionPopulationZoologyEcologyEvolutionary biologyDemographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although mate choice by males does occur in nature, our understanding of its importance in driving evolutionary change remains limited compared with that for female mate choice. Recent theoretical models have shown that the evolution of male mate choice is more likely when individual variation in male mating effort and mating preferences exist and positively covary within populations. However, relatively little is known about the nature of such variation and its maintenance within natural populations. Here, using the Trinidadian guppy (Poecilia reticulata) as a model study system, we report that mating effort and mating preferences in males, based on female body length (a strong correlate of fecundity), positively covary and are significantly variable among subjects. Individual males are thus consistent, but not unanimous, in their mate choice. Both individual mating effort (including courtship effort) and mating preference were significantly repeatable. These novel findings support the assumptions and predictions of recent evolutionary models of male mate choice, and are consistent with the presence of additive genetic variation for male mate choice based on female size in our study population and thus with the opportunity for selection and further evolution of large female body size through male mate choice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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