Female guppies can recognize kin but only avoid incest when previously mated
Notice bibliographique
Résumé
Kin recognition plays a key role in inbreeding avoidance for taxa from all major animal groups; however, perplexingly, a number of species, for which the risks and costs of inbreeding are high, do not discriminate against relatives in mate choice experiments. We tested a possible explanation for this paradox: most tests of inbreeding avoidance have used virgin females, but theory predicts that virgin females should first mate indiscriminately to gain reproductive assurance and, only subsequently, become choosy. To test this idea, we used the Trinidadian guppy, which suffers inbreeding depression but for which evidence for kin recognition is equivocal. We manipulated rearing environment to disentangle 2 forms of kin recognition and tested the preferences of both virgin and nonvirgin females. As predicted, virgins were indiscriminate in their mate choice. Nonvirgins, in contrast, expressed strong preferences for unfamiliar and unrelated males. Therefore, female guppies recognize kin in a mate choice context but become selective only once reproductively assured. This dynamic likely increases population fitness in newly colonized or small, at-risk populations by ensuring that virgins mate even when only unfamiliar or unrelated males are available. Our findings suggest that inbreeding avoidance may be more common than previously thought and that the use of virgin females can sometimes prevent the detection of powerful mate preferences.
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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) | 0,001 | 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 ».