Patterns of Aggression and Operational Sex Ratio Within Alternative Male Phenotypes in Atlantic Salmon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The intensity of male–male aggression during mating is predicted to increase with the operational sex ratio (OSR) (the ratio of sexually active males to females). We observed aggressive behaviour in relation to OSR within alternative phenotypes (large anadromous males and small ‘sneaker’ mature male parr) of Atlantic salmon, Salmo salar , as they competed for access to anadromous females in large outdoor arenas immediately prior to spawning events as well as throughout the spawning season. Anadromous males were primarily aggressive outside of spawning events, and their aggression increased with OSR over a narrow range of 0.08–4. By contrast, mature male parr were aggressive just prior to spawning, with a decrease in aggression over a broad range of OSRs from 1 to 7.4. Similarly, literature data for three other salmonid species indicated a decrease in aggression with increasing OSRs over a range of 1–6.33. These observations suggest that there is considerable variability in competitive behaviour, even within alternative phenotypes. Because our data are derived from repeated observations on the same individuals of different genetic origin, further confirmation of these findings is desirable. Nevertheless, our study underscores the importance of measuring competitive behaviour and OSR at ecologically relevant spatial and temporal scales, both of which may differ between alternative maturation phenotypes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».