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Enregistrement W2122631180 · doi:10.1098/rspb.2013.1981

Females allocate differentially to offspring size and number in response to male effects on female and offspring fitness

2014· article· en· W2122631180 sur OpenAlexaff
Holly K. Kindsvater, Suzanne H. Alonzo

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffspringBiologyAvian clutch sizeContext (archaeology)Affect (linguistics)Parent–offspring conflictDemographyMatingParental investmentMaternal effectReproductionZoologyEcologyPregnancyGeneticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female investment in offspring size and number has been observed to vary with the phenotype of their mate across diverse taxa. Recent theory motivated by these intriguing empirical patterns predicted both positive (differential allocation) and negative (reproductive compensation) effects of mating with a preferred male on female investment. These predictions, however, focused on total reproductive effort and did not distinguish between a response in offspring size and clutch size. Here, we model how specific paternal effects on fitness affect maternal allocation to offspring size and number. The specific mechanism by which males affect the fitness of females or their offspring determines whether and how females allocated differentially. Offspring size is predicted to increase when males benefit offspring survival, but decrease when males increase offspring growth rate. Clutch size is predicted to increase when males contribute to female resources (e.g. with a nuptial gift) and when males increase offspring growth rate. The predicted direction and magnitude of female responses vary with female age, but only when per-offspring paternal benefits decline with clutch size. We conclude that considering specific paternal effects on fitness in the context of maternal life-history trade-offs can help explain mixed empirical patterns of differential allocation and reproductive compensation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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