Interactive effects of competition and social environment on the expression of sexual dimorphism
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».