Paternal Genetic Effects on Foraging Decision‐Making Under the Risk of Predation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foraging behavior under the risk of predation has interested biologists for decades. Here, we examine paternal genetic effects on foraging decisions of bluegill ( Lepomis macrochirus ) larvae sired by males adopting alternative life histories. We use split in vitro fertilization to generate maternal half‐siblings sired by either a ‘parental’ male or a ‘cuckolder’ male. Immediately, upon the switch to exogenous feeding, we fed the larvae ad libitum for 2 d. We then starved the larvae for between 12 and 17 h, following which we subjected them to a dichotomous choice foraging trial, where one side of a test tank posed a risky foraging habitat and the other posed a safe foraging habitat. Equal amounts of food were simultaneously introduced to both sides of the tank and the proportion of individuals on either side was recorded. There were significantly fewer cuckolder offspring foraging on the risky side of the tank when compared with their parental half‐siblings indicating that cuckolder offspring took fewer risks than parental offspring. These results demonstrate a paternal genetic effect (sire life history) on foraging behavior. We ruled out energetic state as a possible explanation for this difference because the half‐siblings did not differ in body length or mass. Instead, previous research suggests that cuckolder offspring have higher conversion efficiency (efficiency of converting food into soma) than parental offspring and therefore the differences in foraging behavior observed here may, in part, be attributed to genetic differences in conversion efficiency.
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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 ».