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Enregistrement W2803845104

The effect of operational sex ratio on fertilization success and clutch size in Japanese medaka (Oryzias latipes)

2018· article· en· W2803845104 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSaint Mary's University Institutional Repository (Saint Mary's University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOryziasHuman fertilizationSex ratioBiologyFish <Actinopterygii>FisheryDemographyGeneticsPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The operational sex ratio is the number of fertilizable females to mature males in a population at a particular time.Variation in this ratio is often associated with change in behaviour during mating, including differences in male tactics.In Japanese medaka (Oryzias latipes), a species of freshwater fish found throughout Japan, there are two types of male alternative mating tactics: sneaking in which small males attempt to achieve some fertilization success by joining a spawning pair and releasing sperm, and interference where there is a disruption to a reproductive event.In addition, females adjust their clutch sizes in response to male behaviour.The operational sex ratio in this species varies across latitudes and this variation is linked to differences in mating behaviour and morphology.The objective of this work is to determine whether clutch size and proportion of fertilized eggs varies with differing operational sex ratio.To measure these responses, I collected eggs from Japanese medaka under four experimental operational sex ratios.I determined fertilization success and clutch size for females, as well as female growth rate over a 4-month period.There was no significant difference in fertilized eggs or clutch size among all four treatments.This can be attributed to fertilization assurance in higher operational sex ratios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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