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Enregistrement W2929917485 · doi:10.1098/rspb.2018.2838

Winners have higher pre-copulatory mating success but losers have better post-copulatory outcomes

2019· article· en· W2929917485 sur OpenAlexafffund
David C. S. Filice, Reuven Dukas

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReproductive successBiologyContext (archaeology)Sexual selectionMatingMate choiceFecundityDemographyZoologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many animals, the outcomes of competitive interactions can have lasting effects that influence an individual's reproductive success and have important consequences for the strength and direction of evolution via sexual selection. In the fruit fly, Drosophila melanogaster, males that have won previous contests are more likely to win in subsequent conflicts and losers are more likely to lose (winner-loser effects), but the direct fitness consequences and genetic underpinnings of this plasticity are poorly understood. Here, we tested how male genotype and the outcomes of previous male-male conflicts influence male pre- and post-copulatory success. We quantified pre-copulatory success in a choice and no-choice context, and post-copulatory success by quantifying ejaculate offensive and defensive ability. We found that winners have higher reproductive success compared to losers in both pre-copulatory scenarios. However, losers consistently mated for a longer duration, boosted female fecundity and had an increased paternity share when they were the first males to mate, suggesting increased investment into post-copulatory mechanisms. Finally, by using clonal hybrids from the Drosophila Genetic Reference Panel, we documented that genetic variation explained a sizeable proportion of the observed differences between lines, and of the interaction between line and winner and loser effects. Our results place the behavioural data on winner-loser effects in an evolutionary context by documenting the potential fitness gain to males from altering their reproductive strategy based on fighting experience. Our data may also explain the presence and maintenance of trade-offs between different male reproductive strategies.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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