Effects of the group’s mix of sizes and personalities on the emergence of alternative mating systems in water striders
Notice bibliographique
Résumé
Although much work has analysed how individual behavioural plasticity and adaptations to ecological conditions (e.g. density, sex-ratio, resource distribution) shape mating systems, few studies have assessed the relative importance of multiple factors in explaining why mating systems vary from one sub-population to the next even in the same ecological conditions. Differences among groups in their phenotypic composition, such as their average phenotype, within-group variation in phenotype, or the phenotype of individuals occupying key social roles might shape the mating system emerging at the group level and explain some portion of mating system variability. Here, we take advantage of the mating system flexibility of stream water striders (Aquarius remigis) to investigate how phenotypic composition affects the mating system emerging at the group level. Groups exhibited stable mating systems varying from scramble polygyny with intense sexual conflict, to systems with a clear dominant male guarding a “harem” of females. We found that male size asymmetries and the personality of the largest individuals within groups had important effects on the group’s mating system. The group’s average male and female personality, size, and social plasticity also explained some of the variation in mating systems. Our study is one of the first to quantify significant relationships between group phenotypic composition and mating system variability.
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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 ».