Genetic analysis of the mating system and opportunity for sexual selection in northern water snakes (Nerodia sipedon)
Notice bibliographique
Résumé
We used data collected over 3 years at two study sites to quantify the rates and consequences of multiple paternity and to determine the opportunity for selection on male and female northern water snakes (Nerodia sipedon). We sampled litters from 45 females that gave birth to 811 offspring. Using eight microsatellite DNA loci (probability of exclusion of nonparental males > 0.99), we assigned paternity to 93% of neonates from one study population and 69% of neonates from the other population. Observations of participation in mating aggregations predicted individual reproductive success poorly for two reasons. First, males regularly courted nonreproductive females. Second, more than half of all sexually mature males obtained no reproductive success each year, despite the fact that many of them participated in mating aggregations. The number of sires per litter ranged from one to five, with 58% of all litters sired by more than one male. Multiple paternity increased with female size, apparently both because bigger females mated with more males and because the larger litters of big females provide paternity opportunities to more males. Multiple paternity was also more prevalent in years with shorter mating seasons. We detected no advantage to multiple paternity in reducing either the number of unfertilized ovules or stillborn young. Despite the majority of males siring no young each year, some males fathered young with as many as three different females in one year. Male reproductive success increased by more than 10 offspring for each additional mate, whereas female success increased by fewer than 2 offspring for each additional mate. The opportunity for sexual selection was more than five times higher in males than females.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».