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Enregistrement W2104526281 · doi:10.1093/beheco/aru199

Two faces of environmental effects on mate choice: a comment on Dougherty & Shuker

2014· article· en· W2104526281 sur OpenAlexaff
Locke Rowe, Göran Arnqvist

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dougherty and Shuker (2015) provide a very useful analysis of the impact of experimental design on estimates of the strength of mate choice preferences. Contrasting paired “no choice” and “choice” designs, their main finding is that choice designs yield estimates of stronger choice. In light of these results, one needs to be careful in the interpretation of choice versus no choice tests. In addition to the specifics of experimental design, in a more general sense, they report evidence for environmental effects (in this case, social environment) on the strength of sexual selection. We see 2 important implications of their findings. First, as the authors note, we should take great care when designing studies of mate choice if our goal is to project our conclusions to natural populations or to make quantitative predictions about how mate choice translates into selection on male traits. If either is our aim, we need to rely on field studies or experimental studies conducted under settings that closely mimic those in the wild. Second, we can gain important insights from studies that focus on how local environmental conditions impact the strength of mate choice or, more generally, sexual selection. Dougherty and Shuker (2015) emphasize the role of mate rejection costs in accounting for the reduced degree of female choice expressed in the no choice tests. In turn, if a role for mate rejection costs is demonstrated, it will yield insights into the economics of mate choice. For example, perhaps the high cost of rejecting a mate in males, where variance in mating success can be so high, accounts for the tendency of male choice to vary little between choice and no choice formats.

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 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 enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,457

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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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