Demographic drivers of age‐dependent sexual selection
Notice bibliographique
Résumé
Sexual selection has a critical role in evolution, and it is fundamental to identify what ecological factors drive its variation. Disentangling the ecological correlates of sexual selection over the long term, however, is challenging and has rarely been done in nature. We sought to assess how demographic changes influenced the intensity, direction and form of sexual selection and whether selective pressures varied with age. We tested whether breeder sex ratio, number of competitors and age structure influenced selection differentials on horn length of wild bighorn rams (Ovis canadensis) of different age classes on Ram Mountain, Alberta. We used 21 years of data including a detailed pedigree, demographic parameters and repeated morphological measurements. Sexual selection on horn length of males of all ages was directional and positive. Selection intensity increased with the number of competitors, reflecting male-male encounter rate during the rut, but was independent of breeder sex ratio or age structure. This result can also be linked to changes in population size because the number of competitors was highly correlated to total number of sheep. This demographic effect likely arises from age-dependent mating tactics. Males aged 2-4 years are weakly competitive and experienced stronger sexual selection as they accounted for a greater proportion of all males. Selection experienced by mature males appeared independent of demography. Our study provides a rare description of the demographic determinants of sexual selection in nature.
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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 ».