Effects of known age on male paternity in a migratory songbird
Notice bibliographique
Résumé
Many avian studies have shown that reproductive performance improves with age, but little is known about how key components of male fitness, extrapair and within pair paternity, vary across life spans. We tested for age effects on male paternity in purple martins (Progne subis) using cross-sectional analyses of known-aged males (1–9 years old) and longitudinal analyses of individuals sampled in 2 successive years. Microsatellite analyses found that 137 of 297 (46%) nests contained extrapair offspring and 273 of 1235 (22%) offspring were extrapair. Using a subsample of unique known-aged males (n = 160), we found significant linear and nonlinear effects of male age on the number of within pair offspring and, to a lesser extent, on the number of extrapair offspring sired. Male genetic reproductive success increased with age to 3 years and then leveled off. In longitudinal comparisons of known age males sampled in successive years (n = 41), within pair offspring increased with age, even for males ≥2 years old. Paired comparisons (n = 74) found that extrapair sires were older than the males they cuckolded, and that first-year males were significantly underrepresented as extrapair sires given the known age distribution in the population. Poor genetic reproductive performance in younger males is likely constrained through male–male competition during mate guarding and female choice for older males.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».