Environment-contingent sexual selection in a colour polymorphic fish
Notice bibliographique
Résumé
Sexual selection could be a driving force in the maintenance of intraspecific variation, but supporting observations from nature are limited. Here, we test the hypothesis that spatial heterogeneity of the visual environment can influence sexual selection on colourful male secondary traits such that selective advantage is environment contingent. Using a small fish endemic to Sulawesi, Indonesia (Telmatherina sarasinorum) that has five male colour morphs varying in frequency between two visually distinct mating habitats, we used direct behavioural observations to test the environment-contingent selection hypothesis. These observations were combined with measurements of the visual environment, fish coloration and the sensitivity of visual photopigments to determine whether differential morph conspicuousness was associated with reproductive success across habitats. We found that blue and yellow males are most conspicuous in different habitats, where they also have the highest reproductive fitness. A less conspicuous grey morph also gained high reproductive success in both habitats, raising the possibility that alternative behaviours may also contribute to reproductive success. In a comprehensive analysis, conspicuousness was strongly correlated with reproductive success across morphs and environments. Our results suggest an important role for spatially heterogeneous environments in the maintenance of male colour polymorphism.
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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 | 0,001 | 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 ».