Mate Choice and Hybridization in Lake Malawi Cichlids, <i>Sciaenochromis fryeri</i> and <i>Cynotilapia afra</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake Malawi is home to hundreds of cichlid species, most of which are endemic to the lake. Several of these species exhibit a remarkably similar behavioural repertoire including territorial and reproductive behaviours. Despite their diverse anatomy and body colouration, hybridization among Malawi cichlids has been observed in captivity and has also been reported to occur in nature. Here, possible factors underlying hybridization between two species, Sciaenochromis fryeri, a large piscivore, and Cynotilapia afra (Jalo reef), a small planktivore biocover grazer, were investigated in captivity. In a series of experiments the size of the territory, the size of the males and the availability of conspecific mates were manipulated. It was found that mate selection in these two species under semi‐natural conditions is dependent not only upon species‐specific cues but also upon the status of the male. Larger male body size and larger territory size was generally preferred by females and when these attributes characterized a heterospecific male they also increased the probability of heterospecific courtship. Given that spawning between the above‐mentioned species resulted in fertile offspring and that their geographical location and habitat overlap in nature, the effect of their mate‐choice strategies on hybridization and speciation is considered.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».