Effects of Age and Experience on Male Mate Choosiness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mate choosiness by males has been documented in many taxa but we still do not know how it varies with age even though such variation can be important for our understanding of sexual selection on females. Theory provides conflicting predictions: young males, who are less attractive to females than older males, may be less choosy, or older males, who face fewer expected future mating opportunities, may be less choosy. In our experiments with fruit flies ( D rosophila melanogaster ), young (1‐d‐old) males spent relatively less time courting recently mated females than did mature (4‐d‐old) males. Overall, there was a gradual decline in male mate choosiness from age 1–7 d. As male age was correlated with the duration of deprivation from females, we tested for the effect of deprivation and found that same‐age males previously exposed to females were choosier than female‐deprived males. We also assessed key male parameters that could affect choosiness and found that, compared to mature males, young males were less attractive to females, less competitive in intramale interactions and less fertile. Although the lesser attractiveness and competitiveness should select for lesser mate choosiness in young males, their limited fertility and more expected future mating opportunities seem to override the other factors and lead to high mate choosiness in young males. Overall, our data indicate that young males just after reaching sexual maturity are choosy and that subsequent exposure to females can maintain high levels of male mate choosiness with age. Hence, males can contribute much more to sexual selection than previously appreciated.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».