How protandry and protogyny affect female mating failure: a spatial population model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Population growth and persistence depend on the collective ability of individuals to find mates in both space and time. When individuals are reproductively mature for only a portion of a population's breeding season, reproductive asynchrony can cause mating failure and a temporal Allee effect, which is exacerbated by spatial constraints in isolated populations. However, the effect of phenological variation by sex (protandry, protogyny) in spatiotemporal mate finding is not well understood. Here, we examine the interacting roles of sex‐specific and population‐wide individual asynchrony on female matelessness in spatially isolated populations. By incorporating sex‐specific phenology into a two‐sex reaction‐diffusion system, we explore female matelessness as a function of phenology, movement behavior, and patch size. Although individual asynchrony may lead to female mating failure in small and isolated populations, we find that moderate protandry reduces female mating failure across a variety of scenarios. We go on to examine model behavior for a case study based on the bagworm, Thyridopteryx ephemeraeformisHaworth (Lepidoptera: Psychidae), where many populations exhibit pronounced protogyny. Overall, we find a consistent benefit of moderate protandry, which may mitigate female matelessness for many populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».