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Enregistrement W2141544253 · doi:10.1139/z04-073

Raffles, roles, and the outcome of sperm competition in sockeye salmon

2004· article· en· W2141544253 sur OpenAlexvenueno aff
Drew J. Hoysak, N. R. Liley, Eric B. Taylor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiltBiologySperm competitionSpermCompetition (biology)ZoologyMatingOffspringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In species with male alternative reproductive phenotypes, one phenotype is usually disadvantaged in mating competition. In salmonid fishes, large late-maturing males pair with nesting females and maintain close contact before and during spawning. Small early-maturing males have little contact with nesting females and, during spawning, begin to release sperm after the paired male. The effects of male phenotype and timing of ejaculation on success in sperm competition are not known. In this study, we determined paternity of offspring resulting from in vitro competitive fertilizations to examine these two aspects of sperm competition in sockeye salmon, Oncorhynchus nerka (Walbaum, 1792). When we fertilized eggs with mixtures of equal numbers of sperm from each of two male age classes, we found that success in sperm competition did not depend on male age. However, success in these competitive fertilizations did not conform to the fair raffle model of sperm competition, since paternity in most of the clutches was biased in favour of one male. When we added milt from two males sequentially to a batch of eggs, we found that sperm from the second male fertilized fewer eggs than sperm from the first male, but the difference was less than expected. In addition, a male's success when his milt was added first was not correlated with his success when his milt was added second.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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