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Enregistrement W2170226164 · doi:10.1676/09-069.1

Paternal Song Complexity Predicts Offspring Sex Ratios Close to Fledging, but not Hatching, in Song Sparrows

2010· article· en· W2170226164 sur OpenAlexafffund
Dominique A. Potvin, Elizabeth A. MacDougall‐Shackleton

Notice bibliographique

RevueThe Wilson Journal of Ornithology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOffspringBiologyFledgeSex ratioMatingSex allocationDemographyHatchingPopulationZoologyReproductive successEcologyGeneticsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex allocation theory predicts that population sex ratios should be generally stable and close to unity, but individuals may benefit by adjusting the sex ratio of their offspring. For example, females paired with attractive males may benefit by overproducing sons relative to daughters, as sons inherit their fathers' attractive ornaments (“sexy son” hypothesis). Similarly, if compatible gene effects on fitness are more pronounced in males than females, genetically dissimilar mated pairs may enhance fitness by overproducing sons (“outbred son” hypothesis). We tested these hypotheses in Song Sparrows (Melospiza melodia) by examining offspring sex ratios of 64 complete families shortly after hatching (“early-stage”) and again shortly before fledging (“late-stage”) in relation to paternal song complexity and the genetic similarity of social mates. Neither early nor late-stage offspring sex ratio was related to parental genetic similarity. Nests of males with larger song repertoires contained more male-biased broods by the late-stage nestling period, but not in the early-stage nestling period. These findings suggest that attractive males may be better able to successfully raise male-biased broods, but not that females adaptively adjust primary sex ratios in response to their social mate's attractiveness.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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