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Enregistrement W2052242072 · doi:10.1111/j.1439-0310.2004.00965.x

Female Size Influences Mate Preferences of Male Guppies

2004· article· en· W2052242072 sur OpenAlexafffund
Laura D. Dosen, Robert Montgomerie

Notice bibliographique

RevueEthology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPoeciliaMate choiceBiologyFecundityMatingGuppyMating preferencesPreferenceZoologyFish <Actinopterygii>Sexual selectionDemographyEcologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Guppies (Poecilia reticulata) have a promiscuous mating system in which female choice for brightly coloured males plays an important role. Consequently, much research on guppies has examined how mate choice by females has lead to the evolution of male colour patterns. Much less attention has been devoted to mate choice by males in this species. In this study, we show that male guppies are choosy when selecting a female to associate with, significantly preferring the larger female when presented with two females that differed by ≥2 mm in standard length (SL). The strength of their preference for each female increased with absolute female size. The relative sizes of the females, however, also influenced male mating preferences: males showed stronger preferences for the larger female as the difference in SL between the two females increased. Such a preference for larger females is not unexpected as fecundity generally increases with body size in female fish. Thus, males choosing to mate with the larger female should have higher reproductive success. An apparent, but non‐significant anomaly, whereby males appear to prefer the smaller of the two females when the difference between female SL was <4 mm, deserves further investigation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations130
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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