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Enregistrement W2953678528

Aggression and Morphology in Cyphoderris monstrosa

2019· article· en· W2953678528 sur OpenAlexaff
Erin Gaydosh

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONTESTSexual selectionAggressionSubspeciesSelection (genetic algorithm)PsychologyMate choiceDemographyZoologySocial psychologyDevelopmental psychologyBiologyMatingSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual selection is the process of competing for access to a mate, and this includes intersexual selection and intrasexual selection. The two types of sexual selection include intrasexual and intrasexual selection, which is either the competition between members of the same sex or choosing a mate of the opposite sex, respectively. In intrasexual selection, weaponry is thought to be important as it increases competitive access. Recent research suggests that overall size and shape can be a predictor of fight outcome. Male Cyphoderris monstrosa are known to be aggressive when it comes to territory and mates, exhibiting this in contests. Using a vertical log arena, pairs of male Cyphoderris monstrosa were subjected to behavioural aggression trials. Contestants from the trials were dissected and photographs of their head, femora, and forewings were taken. Using these photographs, landmarks were used to determine morphological size and shape of each individual contestant. This study found that overall body size and measurements included in this analysis were not predictive of contest outcome. In addition to identifying the relationship between aggression and morphology in this species, this study provides evidence for the existence of two potential subspecies of C. monstrosa.   Faculty Mentor: Kevin Judge Department: Biological Science

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,327 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
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Résumé présentoui

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