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Enregistrement W2099118572 · doi:10.1093/beheco/arr024

What's love got to do with it? Ontogenetic changes in drivers of dispersal in a marine ectoparasite

2011· article· en· W2099118572 sur OpenAlexaff
Brendan Connors, Cory R. Lagasse, L. M. Dill

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalBiologyLepeophtheirusLouseEcologyPredationJuvenilePopulationPhilopatryZoologyFisheryFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex-biased dispersal is common in nature and can influence the way in which organisms are distributed throughout the environment with consequences at the individual, population, community, and species level. Much of our understanding of what drives sex-biased dispersal stems from work on birds and mammals where dispersal tends to be female and male biased, respectively. Here, we draw on this large body of empirical and theoretical work on vertebrates to investigate what drives breeding dispersal in an ectoparasite, the salmon louse, Lepeophtheirus salmonis. We manipulated the density, sex, and developmental stage of lice on pairs of juvenile pink salmon (Oncorhynchus gorbuscha) hosts and show that the probability of leaving a host is density dependent at the preadult I stage and dependent on the presence of the opposite sex at preadult II and adult stages. Experiments in which louse movement was observed in groups of 25 individually infected hosts supported findings from individual experiments. Lice appeared to account for predation risk as they were 3 times more likely to disperse in the dark, when susceptibility to predation was low, than in the light. Our results support the hypothesis that asymmetry in reproductive investment shapes patterns of sex-biased dispersal and highlight the potential for drivers of dispersal to change with ontogeny. These findings are the first to establish what drives dispersal in the ecologically and economically important salmon louse and highlight the generality of the role mate competition plays in driving sex-biased dispersal across the animal kingdom.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0070,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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