More sires may enhance offspring fitness in Northern Map Turtles (<i>Graptemys</i><i>geographica</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Sexual selection theory predicts that males should be promiscuous to maximize their reproductive success, while females should be choosy. Yet females of many taxa often produce progeny sired by multiple males, indicating that promiscuity can be important for the reproductive success of females. Promiscuity may enhance the fitness of females if it increases the genetic quality, or the genetic variety, and thus the viability of their offspring. We quantified the number of sires per clutch in a population of Northern Map Turtles (Graptemys geographica (LeSueur, 1817)) in Lake Opinicon, Ontario, Canada, and tested whether the number of sires affects several metrics of viability in hatchlings. Based on the most conservative estimate, at least 71% of clutches in this population are sired by multiple males, but there was no evidence that larger clutches are sired by more males. Clutches sired by more males had higher hatching success and survival, but the differences were not statistically significant. We did not find any effect of the number of sires on hatchling morphology or locomotor performance. Collectively, our results partially support the hypothesis that promiscuity can increase the reproductive success of female Northern Map Turtles.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».