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Enregistrement W2117354036 · doi:10.1098/rspb.2013.1116

Beyond lifetime reproductive success: the posthumous reproductive dynamics of male Trinidadian guppies

2013· article· en· W2117354036 sur OpenAlexafffund
Andrés López‐Sepulcre, Swanne P. Gordon, Ian G. Paterson, Paul Bentzen, David N. Reznick

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésSemelparity and iteroparityBiologyFecundityReproductive successPopulationReproductionSpermZoologyReproductive biologyEcologyDemographyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In semelparous populations, dormant germ banks (e.g. seeds) have been proposed as important in maintaining genotypes that are adaptive at different times in fluctuating environments. Such hidden storage of genetic diversity need not be exclusive to dormant banks. Genotype diversity may be preserved in many iteroparous animals through sperm-storage mechanisms in females. This allows males to reproduce posthumously and increase the effective sizes of seemingly female-biased populations. Although long-term sperm storage has been demonstrated in many organisms, the understanding of its importance in the wild is very poor. We here show the prevalence of male posthumous reproduction in wild Trinidadian guppies, through the combination of mark-recapture and pedigree analyses of a multigenerational individual-based dataset. A significant proportion of the reproductive population consisted of dead males, who could conceive up to 10 months after death (the maximum allowed by the length of the dataset), which is more than twice the estimated generation time. Demographic analysis shows that the fecundity of dead males can play an important role in population growth and selection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations79
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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