Fertilization dynamics of sperm from different male mating tactics in bluegill (<i>Lepomis macrochirus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Sperm competition results in the evolution of ejaculate characteristics such as high sperm density, high motility, and fast sperm swimming speed. A fundamental assumption of sperm competition theory is that ejaculates with high motility and fast-swimming sperm have an advantage with respect to fertilization success. We tested this assumption by studying the fertilization dynamics of alternative mating tactics (cuckolders and parentals) of male bluegill (Lepomis macrochirus Rafinesque, 1819). Sneakers (cuckolders) have faster swimming sperm and a higher proportion of motile sperm immediately following sperm activation than do parentals; however, these variables decline more quickly over time in sneaker sperm than in the sperm of parental males. We used a controlled fertilization experiment to test the prediction that parental males will have higher fertilization success than sneakers late in the sperm activation cycle because of the reduced rate of decline in ejaculate quality over time. We found that as the time from sperm activation increases parental sperm fertilizes more eggs than the sperm of sneakers. Our results support the idea that fertilization success is higher when ejaculates contain a higher proportion of either motile sperm or faster swimming sperm, all else being equal. In addition, after controlling for time from sperm activation, we found a significant bias in fertilization success toward parental males, suggesting that cryptic female choice might play a role in fertilization dynamics.
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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 | 0,001 | 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 ».