MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2097143576 · doi:10.1111/j.1420-9101.2010.01996.x

Geographic variation in sperm traits reflects predation risk and natural rates of multiple paternity in the guppy

2010· article· en· W2097143576 sur OpenAlexafffund
Karen Elgee, Jonathan P. Evans, Indar W. Ramnarine, Scott A. Rush, Trevor E. Pitcher

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Windsor
Mots-clésPredationBiologyGuppySperm competitionSexual selectionSpermPoeciliaPredatorEcologyZoologyMatingSexual conflictNatural selectionMate choiceReproductive successPopulationDemographyFish <Actinopterygii>Fishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guppies (Poecilia reticulata) are models for understanding the interplay between natural and sexual selection. In particular, predation has been implicated as a major force affecting female sexual preferences, male mating tactics and the level of sperm competition. When predation is high, females typically reduce their preferences for showy males and engage more in antipredator behaviours, whereas males exploit these changes by switching from sexual displays to forced matings. These patterns are thought to account for the relatively high levels of multiple paternity in high-predation populations compared to low-predation populations. Here, we assess the possible evolutionary consequences of these patterns by asking whether variation in sperm traits reflect differences in predation intensity among four pairs of Trinidadian populations: four that experience relatively low levels of predation from a gape-limited predator and four that experience relatively high levels of predation from a variety of piscivores. We found that males in high-predation populations had faster swimming sperm with longer midpieces compared to males in low-predation populations. However, we found no differences among males in high- and low-predation populations with respect to sperm number, sperm head length, flagellum length and total sperm length.

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)0,001
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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Evolutionary BiologyMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207