Evidence for size and sex‐specific dispersal in a cooperatively breeding cichlid fish
Notice bibliographique
Résumé
African Great Lake cichlid populations are divided into thousands of genetic subpopulations. The low gene flow between these subpopulations is thought to result from high degrees of natal philopatry, heavy predation pressure, and a patchy distribution of preferred habitats. While predation pressure and habitat distribution are fairly straightforward to assess, data on dispersal distances and rates are scarce. In fishes, direct observations of dispersal events are unlikely, but dispersal can be studied using molecular markers. Using seven microsatellite loci, we examined dispersal in the cooperatively breeding cichlid fish, Neolamprologus pulcher. As this species is found in well-defined groups clustered into subpopulations, we could assess dispersal on a narrow (within subpopulation) and broad (between subpopulation) scale. While fish were generally more related to others in their own subpopulation than they were to fish from other subpopulations, large males diverged from this pattern. Large males were more related to other large males from different subpopulations than they were to large males from their own subpopulation, suggesting more frequent dispersal by large males. Across subpopulations, relatedness between large males was higher than the relatedness among large females; this pattern was not detected in small males and small females. Within a subpopulation, individuals appeared to be preferentially moving away from relatives, and movement was unrestricted by the physical distance between groups. Our results highlight the importance of examining multiple spatial scales when studying individual dispersal biases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».