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Enregistrement W2074023216 · doi:10.1002/ece3.509

The adaptive significance of population differentiation in offspring size of the least killifish, <i>Heterandria formosa</i>

2013· article· en· W2074023216 sur OpenAlexafffund
Jeff Leips, F. Helen Rodd, Joseph Travis

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFlorida State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésOffspringBiologyKillifishPopulation densityPopulationCompetition (biology)Population sizeFecundityZoologyPhenotypic plasticityEcologyFish <Actinopterygii>DemographyGeneticsFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We tested the hypothesis that density-dependent competition influences the evolution of offspring size. We studied two populations of the least killifish (Heterandria formosa) that differ dramatically in population density; these populations are genetically differentiated for offspring size, and females from both populations produce larger offspring when they experience higher social densities. To look at the influences of population of origin and relative body size on competitive ability, we held females from the high-density population at two different densities to create large and small offspring with the same genetic background. We measured the competitive ability of those offspring in mesocosms that contained either pure or mixed population treatments at either high or low density. High density increased competition, which was most evident in greatly reduced individual growth rates. Larger offspring from the high-density population significantly delayed the onset of maturity of fish from the low-density population. From our results, we infer that competitive conditions in nature have contributed to the evolution of genetically based interpopulation differences in offspring size as well as plasticity in offspring size in response to conspecific density.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,574

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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