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Enregistrement W2515703613 · doi:10.1098/rsbl.2016.0510

Maternal condition and previous reproduction interact to affect offspring sex in a wild mammal

2016· article· en· W2515703613 sur OpenAlexafffund
Mathieu Douhard, Marco Festa‐Bianchet, Fanie Pelletier

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAlberta Conservation Association
Mots-clésBiologyOffspringMammalReproductionAffect (linguistics)ZoologyEcologyPregnancyGeneticsCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trivers and Willard proposed that offspring sex ratio should vary with maternal condition when condition, meant as maternal capacity to care, has different fitness consequences for sons and daughters. In polygynous and dimorphic species, mothers in good condition should preferentially produce sons, whereas mothers in poor condition should produce more daughters. Despite its logical appeal, support for this hypothesis has been inconsistent. Sex-ratio variation may be influenced by additional factors, such as environmental conditions and previous reproduction, which are often ignored in empirical studies. We analysed 39 years of data on bighorn sheep (Ovis canadensis) that fit all the assumptions of the Trivers-Willard hypothesis. Production of sons increased with maternal condition only for mothers that weaned a son the previous year. This relationship likely reflects a mother's ability to bear the higher reproductive costs of sons. The interaction between maternal condition and previous weaning success on the probability of producing a son was independent of the positive effect of paternal reproductive success. Maternal and paternal effects accounted for similar proportions of the variance in offspring sex. Maternal reproductive history should be considered in addition to current condition in studies of sex allocation.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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