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Enregistrement W3009552897 · doi:10.1139/cjz-2019-0293

Factors driving sexual dimorphism and colour variability in the Achala Copper Lizard (<i>Pristidactylus achalensis</i>), an endemic species to the highland mountains in central Argentina

2020· article· en· W3009552897 sur OpenAlexvenueno aff
Sergio Naretto, Margarita Chiaraviglio

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación ProductivaFondo para la Investigación Científica y TecnológicaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésSexual dimorphismBiologySexual selectionMatingLizardEcologyZoologyCompetition (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensity of mating competition varies according to the temporal and spatial distribution of individuals. Measuring sexual dimorphism over time and interpreting the association between individuals is therefore important if we aim to understand how sexual traits are influenced. We examined sex differences in the Achala Copper Lizard (Pristidactylus achalensis (Gallardo, 1964)), an endemic species from the highest part of mountains of central Argentina. Over 4 years, we explored sex-specific variation in body size, head size, interlimb length, and body colouration. Furthermore, we evaluated how these traits varied temporally, and we also explored whether the spatial distribution of individuals is explained by variation in these traits. We found that P. achalensis is a species with sexual dimorphism in multiple characters, including body size, head size, and colouration. Interestingly, some traits related to mating, such as head width, show a temporal variability in both sexes, whereas other traits, such as colouration, varies seasonally only in males. Our results underline the intriguing possibility of seasonal morphological changes related to mating, and more broadly that sex differences are influenced by sexual selection pressures mediated by temporal variation in mate competition.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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