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Enregistrement W2105542475 · doi:10.1093/beheco/arn089

A mechanism for cryptic female choice in chinook salmon

2008· article· en· W2105542475 sur OpenAlexaff
Patrice Rosengrave, Neil J. Gemmell, Victoria Metcalf, Katherine P. McBride, Robert Montgomerie

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySpermChinook windFemale sperm storageHuman fertilizationSperm competitionReproductionSperm motilityAndrologyZoologyOncorhynchusEcologyFish <Actinopterygii>AnatomyGeneticsFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female mate choice after copulation or spawning is cryptic when a female differentially influences the fertilization success of sperm from different males. We tested whether ovarian fluid could act as a potential mechanism of cryptic female choice (CFC) in chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) by comparing how ovarian fluid from each of 7 females affected the sperm behavior of 11 different males. Using computer-assisted sperm analysis, we measured sperm velocity, motility, longevity, and linearity from the ejaculates of each male activated in the ovarian fluid from each female. Mean sperm swimming speed, path trajectory, and longevity differed significantly among males, and within males depended on the female's ovarian fluid in which it was activated. Most important, the pattern of within-male variation in these traits also varied significantly among males in response to different females' ovarian fluids. As sperm velocity is known to be a prime determinant of fertilization success in externally fertilizing fishes. This finding suggests that variation in the composition of female ovarian fluid may be a mechanism for CFC, whereby females differentially enhance the swimming speed of sperm from different males. Thus, female ovarian fluid can alter relative male fertilization success when there is intense sperm competition, as there is in this and other group spawning fish species. Copyright 2008, Oxford University Press.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations126
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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