Fitness Correlates of Song Repertoire Size in Free‐Living Song Sparrows (<i>Melospiza melodia</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Models of sexual selection propose that exaggerated secondary sexual ornaments indicate a male's own fitness and the fitness of his offspring. These hypotheses have rarely been thoroughly tested in free-living individuals because overall fitness, as opposed to fitness components, is difficult to measure. We used 20 years of data from song sparrows (Melospiza melodia) inhabiting Mandarte Island, British Columbia, Canada, to test whether a male's song repertoire size, a secondary sexual trait, predicted overall measures of male or offspring fitness. Males with larger song repertoires contributed more independent and recruited offspring, and independent and recruited grandoffspring, to Mandarte's population. This was because these males lived longer and reared a greater proportion of hatched chicks to independence from parental care, not because females mated to males with larger repertoires laid or hatched more eggs. Furthermore, independent offspring of males with larger repertoires were more likely to recruit and then to leave more grandoffspring than were offspring of males with small repertoires. Although we cannot distinguish whether observed fitness variation reflected genetic or environmental effects on males or their offspring, these data suggest that female song sparrows would gain immediate and intergenerational fitness benefits by pairing with males with large song repertoires.
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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 | 0,001 |
| 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 ».