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Enregistrement W2156928578 · doi:10.1111/jeb.12381

Interactive effects of competition and social environment on the expression of sexual dimorphism

2014· article· en· W2156928578 sur OpenAlexafffund
Stephen P. De Lisle, Locke Rowe

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSexual dimorphismBiologySexual selectionTraitCompetition (biology)Interspecific competitionCompetitor analysisEcologyResource Acquisition Is InitializationResource allocationEvolutionary biologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The expression of sexual dimorphism is expected to be influenced by the acquisition of resources available to allocate to trait growth, combined with sex-specific patterns of resource allocation. Resource acquisition in the wild may be mediated by a variety of ecological factors, such as the density of interspecific competitors. Allocation may in turn depend on social contexts, such as sex ratio, that alter the pay-off for investment in sexual traits. How these factors interact to promote or constrain the expression and evolution of sexual dimorphism is poorly understood. We manipulated sex ratio and interspecific resource competition over the growing season of red-spotted newts (Notophthalmus viridescens) in artificial ponds. Fish competitors had a stronger effect on female than male growth, which effectively eliminated the expression of sexual size dimorphism. In addition, newt sex ratio influenced fish growth, leading to reduction in fish mass with an increase in female newt frequency. Fish also reduced the expression of male tail height, a sexually selected trait, but only in tanks with a female-biased sex ratio. This suggests males alter their resource allocation pattern in response to the strength of sexual selection. Our results demonstrate that ecologically and socially mediated interactions between sex-specific resource acquisition and allocation can contribute to variation in the expression of sexual dimorphism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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