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Enregistrement W2144311090 · doi:10.1046/j.1439-0310.2003.00874.x

Mutual Mate Assessment in Wolf Spiders: Differences in the Cues Used by Males and Females

2003· article· en· W2144311090 sur OpenAlexaff
Ann L. Rypstra, Christina Wieg, Sean E. Walker, Matthew H. Persons

Notice bibliographique

RevueEthology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourtshipMatingMate choiceWolf spiderBiologySexual selectionZoologyCourtship displayEcologySpider

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When males engage in conspicuous courtship displays, it seems obvious that females would use characteristics of that display in mating decisions. However, males must also have a way to identify and evaluate females prior to engaging in what might be a costly mating ritual. Although it was known that female wolf spiders of the speciesPardosa milvina(Araneae; Lycosidae) attract males using volatile chemical cues, the nature of the cues used by males and females in mate selection had not been investigated. Specifically we determined whether males could detect the mating status of the female and if chemotactile cues from the female played a role in that process. In addition, we quantified conspicuous aspects of the male courtship (leg raises and body shakes) to determine if courtship intensity was related to female choice. Although repeated mating occurred in our studies, males were more likely to court and mate with virgin females. Males used substrate‐borne cues deposited by females to discriminate between mated and virgin females. Females used the conspicuous behaviors of males during courtship, body shakes and leg raises, in mate selection. Thus males and females use different kinds of information and different sensory modalities to assess the suitability of a potential mate.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations111
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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