Multiple paternity and kin recognition mechanisms in a guppy population
Notice bibliographique
Résumé
Help directed toward kin (nepotism) is an important example of social behaviour. Such helping behaviour requires a mechanism to distinguish kin from nonkin. The prevailing kin recognition hypothesis is that when familiarity is a reliable cue of relatedness, other mechanisms of recognition will not evolve. However, when familiarity is an unreliable cue of relatedness, kin recognition by phenotype matching is instead predicted to evolve. Here we use genetic markers to show that guppies (Poecilia reticulata) from a population in a tributary of the Paria River in Trinidad are characterized by a high degree of multiple mating with 95% of broods having more than one sire and some dams having offspring sired by six males. These levels of multiple mating are the highest reported among live-bearing fishes. The mean relatedness of brood-mates was 0.36 (as compared to 0.5 for full-siblings). Therefore, familiarity does not seem to be a reliable mechanism to assess full-sibling relatedness. Using two-choice behavioural trials, we found that juveniles from this population use both phenotype matching and familiarity to distinguish kin from nonkin. However, we did not find strong evidence that the guppies use these mechanisms to form shoals of related individuals as adults, which is similar to results from other guppy populations in Trinidad. The use of both familiarity and phenotype matching is discussed in the context of the Paria River guppy population's mating system and ecology. Overall, these data provide support for the kin recognition hypothesis and increase our understanding of the evolution of kin recognition systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».