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Enregistrement W2080977543 · doi:10.1046/j.1365-2311.2000.00251.x

Fitness and body size in mature odonates

2000· article· en· W2080977543 sur OpenAlexafffund
Natalia Sokolovska, Locke Rowe, Frank Johansson

Notice bibliographique

RevueEcological Entomology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésLongevityBiologyMatingAvian clutch sizeSurvivorship curveEcologyZoologyReproduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The relationship between body size and fitness components in odonates was examined using a meta‐analysis of 33 published studies. There was a positive and significant overall effect of body size on mating rate and lifetime mating success among males. There was also a weaker but still significant positive effect of body size on survivorship of males. The relationship between body size, mating rate, longevity, and lifetime mating success differed significantly between males of territorial and nonterritorial species. The effect of body size was significant for all fitness components in territorial species but significant only for longevity and lifetime mating success in nonterritorial species. Effect sizes appeared to be strongest on longevity in both sexes, and on male mating rate in territorial species. Other effect sizes, even when significant, were small. Despite a much smaller data set, female fitness also increased significantly with body size. Both clutch size and longevity showed a significant positive relationship with body size. These results suggest that there is a general fitness benefit to large size in odonates. Nevertheless, significant heterogeneity is apparent in this effect, which can be attributed to sex, mating system, and fitness component. Finally, these analyses point to inadequacies in the current data that need further study before the potentially rich patterns in size effects on fitness can be explored more thoroughly.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations252
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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