Sex ratio bias and reproductive strategies: What sex to produce when?
Notice bibliographique
Résumé
Several theories predict the evolution of bias in progeny sex ratio based on variations in maternal or offspring reproductive value. For mammals, however, tests of sex-bias theories have produced inconsistent results, and no clear patterns have emerged. Each theory is based on assumptions that are difficult to satisfy, and empirical tests require large data sets. Using a long-term study on bighorn sheep (Ovis canadensis), we identified several parameters that influence progeny sex ratio according to maternal state. For older females, progeny sex ratio was affected by an interaction between reproductive strategy and environmental conditions. When conditions were good, old females reproduced every year but minimized fitness costs by producing daughters. When conditions were poor, old females produced more sons but did not reproduce every year. Sons of older females were of similar mass to those born to younger females under poor conditions but were smaller and likely disadvantaged under good environmental conditions. For young and prime-aged females, progeny sex ratio was independent of environmental conditions. Environmental conditions and age should be considered when studying sex ratio bias, which appears to be a function of maternal state rather than of maternal condition. We suggest that a conservative reproductive strategy drives progeny sex ratio in older females according to the "cost of reproduction hypothesis." By manipulating offspring sex ratio, older females reduced the cost of reproduction and increased their expected fitness returns.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».